我可以通过使用循环来提高日期范围代码的效率吗

Question

我创建了一个财务交易的SQL数据库。我希望在python和pandas中创建数据帧，以按月汇总我的支出。我已经创建了下面的代码，它是有效的。但希望能提高效率。这是怎么做到的？

代码示例。

jan_spend = df[df['date'].between('2022-01-01', '2022-01-31')]
jan_spend_df = jan_spend[['date', 'amount']]
jan_total = jan_spend_df['amount'].sum()

feb_spend = df[df['date'].between('2022-02-01', '2022-02-28')]
feb_spend_df = feb_spend[['date', 'amount']]
feb_total = feb_spend_df['amount'].sum()

Answer 1

您可以创建一个月列，然后对具有相同月份的行进行分组和求和。

df['month'] = pd.to_datetime(df['date']).apply(lambda x: '{year}-{month}'.format(year=x.year, month=x.month))
sum = df.groupby('month')['amount'].sum()
print(sum)

结果：

month
2022-1    1064
2022-2    1297
...