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