Question

我有一个很大的数据框，里面有一个日期字段。我想通过 MM/YYYY 从数据帧创建子数据帧。我可以通过指定日期范围来做到这一点，但我想让它动态化，其中整个数据框基于日期列中的月份年份进行分区。

来自：

        sales              date
  0       420        01/10/2021
  1       380        01/15/2021
  3       420        01/20/2021
  4       380        02/02/2021
  5       420        03/10/2021
  6       380        03/13/2021

致：

        sales              date
  0       420        01/10/2021
  1       380        01/15/2021
  3       420        01/20/2021


        sales              date
  0       380        02/02/2021


        sales              date
  0       420        03/10/2021
  1       380        03/13/2021

Answer 1

做groupby然后保存到dict

d = {x : y for x , y in df.groupby(pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%y-%m'))}
d
Out[8]: 
{'21-01':    sales        date
 0    420  01/10/2021
 1    380  01/15/2021
 3    420  01/20/2021, '21-02':    sales        date
 4    380  02/02/2021, '21-03':    sales        date
 5    420  03/10/2021
 6    380  03/13/2021}

Answer 2

试试：

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
for _, g in df.groupby([df.date.dt.year, df.date.dt.month]):
    print(g)
    print()

打印：

   sales       date
0    420 2021-01-10
1    380 2021-01-15
3    420 2021-01-20

   sales       date
4    380 2021-02-02

   sales       date
5    420 2021-03-10
6    380 2021-03-13

Answer 3

将日期列更改为日期时间对象，以便您可以更轻松地提取月-年数据。
将月-年数据提取到新列中。
按此新列分组，以提取唯一的数据框。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d/%m/%Y')
df['month/year'] = str(df['date'].dt.month) +  "/" + (df['date'].dt.year)
for month_year, df_month_year in df.groupby('month/year'):
    print(df_month_year)

如何按月和年对 pands 数据框进行分区

3 个答案: