如何按熊猫一个月的最后一天进行分组

Question

我有一个df

qty         val         date
10          100         2021-09-15
11          111         2021-09-22
20          222         2021-09-22
35          333         2021-09-15
45          444         2021-10-15
79          555         2021-10-15
79          555         2021-10-07
87          666         2021-11-15
45          777         2021-11-15
97          888         2021-11-22

我试图按每个月的max(date)对值进行分组，所以我只取2021-09-22 / 2021-10-15 / 2021-11-22的值，因为这些日期是每个月的最高值。我希望得到groupby期间这些日期的qty & val的总和。或者只是按date分组，然后只选择date最后日期的值，但我认为先删除不需要的数据更有效。

我试着使用:

group = df.groupby('date')
group_max = groups.apply(lambda g: g[g['date'] == g['date'].max()])

但是如果运气不好，我该如何在分组之前或之后进行过滤，以便我只能获得date中每个月最后日期的值?

Answer 1

您可以使用pandas.Grouper:

# pre-requisite
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
g = df.groupby(pd.Grouper(freq='M', key='date'))
df[df['date'].eq(g['date'].transform('max'))]

输出:

qty  val       date
1   11  111 2021-09-22
2   20  222 2021-09-22
4   45  444 2021-10-15
5   79  555 2021-10-15
9   97  888 2021-11-22