我是python pandas的新手，我正试图在给定系列的时间戳销售数据中找到最强的月份。要回答n个产品的问题是：什么时候对给定产品的需求最高？
我不是在寻找一个完整的解决方案，而是一些想法，如何解决这个问题。
我已经调查过season_decomposition以获得某种季节性指示，但我觉得这可能有点太复杂了。
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我没有50个声誉来添加评论，因此添加了答案部分。有关您所需解决方案的一些见解会很棒，因为对我而言，您的要求并不清楚。顺便提一下，如果您可以将时间序列数据拆分并加载为时间戳和需求，那么您可以使用常规python方法（如max）轻松完成，然后获取最大需求发生的时间戳值。
答案 1 :(得分：0)
嗯，我不确定您的数据如何不确定答案是否会有所帮助，但从您所说的是您要检查最高销售额的月份，所以给出您可能想要的产品使用月份使用pandas groupby，你会得到一个每月分组的DataFrame。
想象一个名为Data的DF：
mean_buy = Data.groupby（months）.mean（）
with months = np.array（[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12] * number_of_years）