将数据帧重新采样为具有任意期末月份的n个月周期

Question

我想将我的每日数据resample()分为六个月的数据块。然而，我希望六个月的结束时间是4月和10月的结束。如果我使用df.resample('6M').sum()(或df.groupby(pd.Grouper(freq='6M').sum())，那么第一个六个月块的末尾就是数据中第一个月的末尾。我知道锚定偏移，但不知道如何创建自定义锚定偏移(例如，'6M-APR'不起作用)。

以下是一些示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(
data={'logret': np.random.randn(1000)},
index=pd.date_range(start='2001-05-25', periods=1000, freq='B')
)
df.resample('6M').sum()

产生以下输出：

logret
2001-05-31  2.2950148716254297
2001-11-30  -12.536360930670858
2002-05-31  5.468848462868161
2002-11-30  13.027927629740189
2003-05-31  -10.37282118563155
2003-11-30  -0.156275418330286
2004-05-31  -3.0768727498370905
2004-11-30  28.328856464071546
2005-05-31  -3.6462613215100546

对于.resample()的start、offset和loffset论点，我还没有实现我的目标(6个月的重新采样，将于4月和10月结束)。

我已经通过下面的破解实现了我的目标。然而，它丢失了日期索引，我想要一个更健壮/可重复的方法。

def sixmonth(d, b=4):
y, m, h = d.year, d.month, 1
if (m > (b + 6)): y += 1
elif (m > b): h += 1
return y + h/10
df.groupby(sixmonth).sum()

它产生了以下没有日期的输出：

logret
2001.2  -10.300839024148
2002.1  9.321994034984547
2002.2  8.855517878860585
2003.1  -2.4576797445001493
2003.2  -7.002919570231796
2004.1  -9.36895555474087
2004.2  27.13038641177464
2005.1  3.154551390326532

当然，我可以改进这个破解。但是，对于在任意月份结束的n周期重新采样，是否有更好/稳健/可重复的解决方案？

Answer 1

另一种解决方法，保留日期时间索引：

def custom_6M(df, month=4):
df = df.resample("M").sum()
df = df.rolling(6).sum()
return df[df.index.month.isin([month,month+6])]
>>> custom_6M(df)
logret
2001-10-31 -10.300839
2002-04-30   9.321994
2002-10-31   8.855518
2003-04-30  -2.457680
2003-10-31  -7.002920
2004-04-30  -9.368956
2004-10-31  27.130386

Answer 2

这很痛苦。当我需要类似的东西时，我最终采用了以下方法：

anchor_month = 4
non_months = (anchor_month + 3) % 12, (anchor_month + 9) % 12
df = df.resample('Q-APR').sum()
df = (df.reset_index()
.groupby(df.index.month.isin(non_months).cumsum())
.agg({'index': 'last', 'logret': 'sum'})
.set_index('index'))

此处的结果：

logret
index                
2001-10-31 -10.300839
2002-04-30   9.321994
2002-10-31   8.855518
2003-04-30  -2.457680
2003-10-31  -7.002920
2004-04-30  -9.368956
2004-10-31  27.130386
2005-04-30   3.154551

但问题是，有时最后一个索引不合适(这里可以)。这可以通过另一个'6M'-重采样来修复。总体来说：不漂亮。

Answer 3

感谢您的回答。我还有两个选择。

将一个带时间戳的序列附加到df，以固定六个月的重新采样周期

我希望.resample()的origin论点能让我手动锚定六个月的重新采样期。它没有，但下面的代码有。

df.append(pd.Series(name=pd.to_datetime('2001-04-30'), dtype='float')).resample('6M').sum()

改进我的sixmonth()函数以使用时间戳

def sixmonth(d, m=6, n=4):
o = (m - (d.month - n)) % m
return d + pd.offsets.MonthEnd(o)

我第一次.resample('M')是为了确保我有月底的日期。我可以修改sixmonth()以检查月底日期，但我更害怕发现一些新的边缘情况，而不是效率低下。

df.resample('M').sum().groupby(sixmonth).sum()