重新采样跨越数年的熊猫DataFrame

Question

我有一个看起来像这样的系列：

df.index[0:10]

DatetimeIndex(['1881-12-01', '1882-01-01', '1882-02-01', '1882-12-01',
           '1883-01-01', '1883-02-01', '1883-12-01', '1884-01-01',
           '1884-02-01', '1884-12-01'],
          dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)

现在，我想对其进行重新采样，以便将每年的12月，1月和2月归为一组。更笼统地说：我想对数据框进行重新采样以包含年度周期，而忽略NaN，以便将第一个索引考虑在内：

assert(df[0:3].mean() == df.resample(something).mean().iloc[0])

df.resample('Y')将第一个索引视为单独的年份。我怎么做？我写了一个partition函数，将一个互操作变量分为相等大小的块，但是我觉得我缺少一种惯用的（可能更快）的方式。

Answer 1

我可以通过使用here中所述的固定年度偏移量来解决此问题。