通过将变量除以3，将python pandas中的季度数据转换为月度数据

Question

我有一个像这样的季度数据的数据框架。

Quarter     value
3/31/2014   10500
6/30/2014   10800
9/30/2014   11690
12/31/2014  14200

我想要将季度值转换为月值，以便将3个月的季度值除以3，以此类推。(预期的输出)

Month       value
1/31/2014   3500
2/28/2014   3500
3/31/2014   3500
4/30/2014   3600
5/31/2014   3600
6/30/2014   3600
7/31/2014   3896.66
8/31/2014   3896.66
9/30/2014   3896.66
10/31/2014  4733.33
11/30/2014  4733.33
12/31/2014  4733.33

我如何将一个四分之一的值平均分配给3个月?d .resample('M').interpolate()不起作用

Answer 1

将日期时间转换为月周期，然后通过3重复每一行并用GroupBy.cumcount减去计数器，最后通过DataFrame.to_timestamp将周期转换为日期时间并通过Series.dt.normalize删除时间:

df['Quarter'] = pd.to_datetime(df['Quarter']).dt.to_period('m')
df['value'] /=  3
df = df.iloc[df.index.repeat(3)]
df['Quarter'] = (df['Quarter'].sub(df.groupby(level=0)
.cumcount(ascending=False))
.dt.to_timestamp(how='e').dt.normalize())
df = df.reset_index(drop=True)
print (df)
Quarter        value
0  2014-01-31  3500.000000
1  2014-02-28  3500.000000
2  2014-03-31  3500.000000
3  2014-04-30  3600.000000
4  2014-05-31  3600.000000
5  2014-06-30  3600.000000
6  2014-07-31  3896.666667
7  2014-08-31  3896.666667
8  2014-09-30  3896.666667
9  2014-10-31  4733.333333
10 2014-11-30  4733.333333
11 2014-12-31  4733.333333