数据框中以日期为列的每月值的平均值



感谢您投入时间帮助我:(

我有如下数据帧(df_NSE_Price_(:

Company Name                ID      2000-01-03 00:00:00 2000-01-04 00:00:00 ....
Reliance Industries Ltd.    100325  50.810              54.
Tata Consultancy Service    123455  123                 125
..

我希望输出如下:

Company Name                ID      March 00   April 00 .....
Reliance Industries Ltd    100325   52         55
Tata Consultancy Services  123455   124.3      124
..

输出数据必须具有每个月数据的平均值。

到目前为止,我已经尝试过

df_NSE_Price_.resample('M',axis=1).mean()

但这给了我一个错误仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效,但获得了"Index"的实例

这样的东西应该可以工作:df.transpose((.resample('M',轴=1(.mean((.transpost((

首先,我将数据转换为数据帧(我还添加了一个包含二月信息的列(。

import pandas as pd
columns = ('Company Name', 
'ID', 
'2000-01-03 00:00:00', 
'2000-01-04 00:00:00', 
'2000-02-04 00:00:00')
data = [('Reliance Industries Ltd.', 100325, 50.810, 54., 66.0),
('Tata Consultancy Service', 123455, 123, 125, 130.0),]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

其次,我使用Company和ID创建了一个两级索引(MultiIndex(。现在,所有列标签都是日期。然后,我将列标签转换为日期格式(使用.to_datetime()

df = df.set_index(['Company Name', 'ID'])
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

第三,我以每月为间隔重新采样,使用"axis=1"按列聚合。这会为每列创建一个月。使用"to_period(("将月末日期转换为期间:

df = df.resample('M', axis=1).sum()
df.columns = df.columns.to_period('M')
2000-01  2000-02
Company Name             ID                      
Reliance Industries Ltd. 100325   104.81     66.0
Tata Consultancy Service 123455   248.00    130.0

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