Question

感谢您花时间帮助我：）

我有如下所示的DataFrame（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
..

我想要如下输出：

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()

但这给了我错误仅对DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但具有“ Index”的实例

Answer 1

类似这样的方法应该起作用： df.transpose（）。resample（'M'，axis = 1）.mean（）。transpose（）

Answer 2

首先，我将数据转换为数据框（我也添加了包含2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)

第二，我使用公司和ID创建了一个二级索引（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，我按月间隔重新采样，使用“ axis = 1”按列进行汇总。这将为每列创建一个月。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

数据框中每月的平均值，日期为列

2 个答案: