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如何将pandas中的每月数据转换为季度数据

2024-02-11

我有每月的数据。我想将其转换为 3 个月的“周期”，其中 q1 从 1 月开始。因此，在下面的示例中，前 3 个月的聚合将转换为第 2 季度的开始（所需格式：1996q2）。将 3 个月度值混合在一起得到的数据值是 3 列的平均值。从概念上讲，并不复杂。有谁知道如何一举完成？潜在地，我可以通过循环做很多艰苦的工作，然后硬编码出来，但我对 pandas 很陌生，正在寻找比暴力更聪明的东西。



1996-04   1996-05 1996-06  1996-07 .....
25          19       37      40

所以我正在寻找：



1996q2  1996q3   1996q4  1997q1  1997q2 .....
 avg      avg      avg     ...     ...

您可以使用pd.PeriodIndex(..., freq='Q') http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#periodindex-and-period-range和这个结合groupby(..., 轴=1) http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.groupby.html:

In [63]: df
Out[63]:
   1996-04  1996-05  2000-07  2000-08  2010-10  2010-11  2010-12
0        1        2        3        4        1        1        1
1       25       19       37       40        1        2        3
2       10       20       30       40        4        4        5

In [64]: df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1).mean()
Out[64]:
   1996Q2  2000Q3    2010Q4
0     1.5     3.5  1.000000
1    22.0    38.5  2.000000
2    15.0    35.0  4.333333

UPDATE：将结果 DF 中的列作为字符串而不是period dtype:

In [66]: res = (df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1)
                  .mean()
                  .rename(columns=lambda c: str(c).lower()))

In [67]: res
Out[67]:
   1996q2  2000q3    2010q4
0     1.5     3.5  1.000000
1    22.0    38.5  2.000000
2    15.0    35.0  4.333333

In [68]: res.columns.dtype
Out[68]: dtype('O')
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