将每日数据转换为季度数据，然后在预测后进行转换

Question

我的想法是预测不同时间段的数据：

例如：

                 A     day  month   year  quarter   week    
Date                                
2016-01-04     36.81    4        1      2016    1      1           
2016-01-05     35.97    5        1      2016    1      1           
2016-01-06     33.97    6        1      2016    1      1           
2016-01-07     33.29    7        1      2016    1      1           
2016-01-08     33.20    8        1      2016    1      2           
2016-01-11     31.42    11       1      2016    1      2          
2016-01-12     30.42    12       1      2016    1      2           

我有每日数据，我想预测一个月中的数据，然后再次将月份转换回每天。

我使用的方法是从总和中获得每天和每个月的百分比

这是我使用的一些代码：

 converted_data = data.groupby( [data['month'], data['day']] )['A'].sum()
 average = converted_data/converted_data.sum()
 average 

给出以下结果：

month  day         A
 1      3      0.002218
        4      0.003815
        5      0.003801
          ...
 12     26     0.002522
        27     0.004764
        28     0.004822
        29     0.004839
        30     0.002277

当我想将年度数据转换为每日数据时，只需用平均值乘以预测结果即可

但是当我想将每日数据转换为季度数据时，此方法不起作用。

有人可以建议如何做吗

谢谢您的考虑。

编辑

我想要的数据是当日数据相对于季度的百分比

类似：

A = total when day is equal to 1 in data and also for day 2 and 3...

#for example my data is
Date      value
1/1/2000  50
1/2/2000  50
1/3/2000  40

than A of day 1 is 140

B = total when quarter is equal to 1 in data and and also for quarter 2 and 3 4
#for example my data is
Date      value
1/1/2000   4000 #-->quarter 1
1/4/2000   5000 #-->quarter 2
1/7/2000   2000 #-->quarter 3
1/10/2000  1000 #-->quarter 4
1/1/20001  2000 #-->quarter 1


than average of day 1 respective quarter is 140/6000 as a is in quarter one

上面的数据是我转换的。 首先，我每天接收和输入数据，并从熊猫系列转换为上面显示的数据框，提取了天，日，月，年，季度，周上面的数据框，以便将数据分组，我的方法可以很好地转换为年和月

之所以这样做，是因为当我每天输入我的信息时，我想转换为年份以便进行预测。

预测之后，我将以年度形式获取预测值，因此我想将其转换回每天，而我做的方法是找到先前数据的一部分。

对于这个不清楚的问题，我感到非常抱歉。 再次感谢您的帮助。