Question

我只是从Pandas和Python开始。我有一个来自银行的年度交易的CSV转储。每个纳税季节，我都需要准备一份每个月（和特定日期）达到的最大值的报告，以及整体的最大值：

样本数据：

df = pd.DataFrame(data={'Date': ['2018-01-01','2018-01-05', '2018-05-01'],
                        'Transaction': ['CREDIT', 'DEBIT', 'CREDIT'],
                         'Amount': [100.20, -50.00, 200.00]})

我不知道如何在嵌入式DataFrame上使用pd.to_datetime。

尝试过df['Date'].apply(pd.to_datetime)，但出错了

ValueError：（'未知字符串格式：'，'CREDIT'，'在索引处发生＃交易'）

df = pd.read_csv("~/Downloads/cheq.csv", parse_dates=[0], na_values="n/a")
df = pd.DataFrame(data, columns=['Date', 'Transaction', 'Amount'])
df.set_index(['Date'], drop=True, inplace=True)

grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq="M"))  # DataFrameGroupBy (grouped by Month)

for g, v in grouped:
   print(g, v.max())

输出：

2018-01-31 00:00:00 Transaction     DEBIT
Amount         100.02
dtype: object
2018-02-28 00:00:00 Transaction    CREDIT
Amount            200
dtype: object

我希望看到的是（某种形式）：

2018-01-01 00:00:00 Transaction     DEBIT
Amount         100.02
2018-02-01 00:00:00 Transaction    CREDIT
Amount            200

感谢您的帮助。

Answer 1

您具有转换日期格式，然后应用groupBy。试试吧！

df = pd.DataFrame(data={'Date': ['2018-01-01','2018-01-05', '2018-05-01'],
             'Transaction': ['CREDIT', 'DEBIT', 'CREDIT'],
             'Amount': [100.20, -50.00, 200.00]})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df.groupby(df['Date'].dt.strftime('%B')).max())

#output:
         Amount       Date Transaction
Date                                  
January   100.2 2018-01-05       DEBIT
May       200.0 2018-05-01      CREDIT

如何查找每月（一年中）的最高金额

1 个答案: