pandas 按日期和年份分组，并汇总金额 [英] pandas groupby dates and years and sum up amounts

问题描述

我有这样的 pandas 数据帧：

d = {'dollar_amount': ['200.25', '350.00', '120.00', '400.50', '1231.25', '700.00', '350.00', '200.25', '2340.00'], 'date': ['22-01-2010','22-01-2010','23-01-2010','15-02-2010','27-02-2010','07-03-2010','14-01-2011','09-10-2011','28-07-2012']}
df = pd.DataFrame(data=d)

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d-%m-%Y')
pd.options.display.float_format = '{:,.4f}'.format
df['dollar_amount'] = df['dollar_amount'].astype(float)
df

    date        dollar_amount
0   22-01-2010  200.25
1   22-01-2010  350.00
2   23-01-2010  120.00
3   15-02-2010  400.50
4   27-02-2010  1231.25
5   07-03-2010  700.00
6   14-01-2011  350.00
7   09-10-2011  200.25
8   11-11-2011  2340.00
9   12-12-2011  144.50
10  12-09-2012  760.00
11  22-10-2012  255.00
12  28-07-2012  650.00

我想计算一年中每一天的金额总和。 所以我这样划分年份：

date1 = df[(df['date'] >= '2010-01-01') & (df['date'] < '2011-01-01')]
date2 = df[(df['date'] >= '2011-01-01') & (df['date'] < '2012-01-01')]
date3 = df[(df['date'] >= '2012-01-01') & (df['date'] < '2013-01-01')]

现在我在date1dataframe中有3个日期为2010年的数据帧， 日期为date2中的2011年，日期为date3中的2012年。

让我们看一下date1：

print type(date1)
date1

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

    date        dollar_amount
0   2010-01-22  200.2500
1   2010-01-22  350.0000
2   2010-01-23  120.0000
3   2010-02-15  400.5000
4   2010-02-27  1,231.2500
5   2010-03-07  700.0000

接下来，我将按日期汇总金额，因此我将使用以下内容按日期分组：

date1 = date1.groupby('date', as_index=False).sum()
date1 = date1[['date','dollar_amount']].sort_values(by=['date'], 
ascending=True)

date2 = date2.groupby('date', as_index=False).sum()
date2 = date2[['date','dollar_amount']].sort_values(by=['date'], 
ascending=True)

date3 = date3.groupby('date', as_index=False).sum()
date3 = date3[['date','dollar_amount']].sort_values(by=['date'], 
ascending=True)

现在让我们看一下日期框date1：

date1

date        dollar_amount
0   2010-01-22  550.2500
1   2010-01-23  120.0000
2   2010-02-15  400.5000
3   2010-02-27  1,231.2500
4   2010-03-07  700.0000

这只是按日期升序对它们进行排序：

date1 = date1[['date','dollar_amount']].sort_values(by=['date'], 
ascending=True)

现在我已经在不同的数据帧中获得了每年美元的日期总和。然后我在绘制每一年的轨迹。它运行良好，完成了任务。但是这个代码是非常冗余的，我正在复制相同的代码，如果我有从2000年到2017年的数据，那么我将不得不复制和粘贴相同的代码18次。我认为做这件事的方法不是很有效。

我相信一定有更好的方法来做这件事，但我想不出怎么做。请帮帮我。谢谢。

推荐答案

我认为您可以通过year创建MultiIndex来输出：

df1 = df.groupby('date', as_index=False)['dollar_amount'].sum()
df1 = df1.set_index(df['date'].rename('year').dt.year, append=True).swaplevel(0,1)
print (df1)
             date  dollar_amount
year                            
2010 0 2010-01-22       550.2500
     1 2010-01-23       120.0000
     2 2010-02-15       400.5000
     3 2010-02-27     1,231.2500
     4 2010-03-07       700.0000
2011 5 2011-01-14       350.0000
     6 2011-10-09       200.2500
2012 7 2012-07-28     2,340.0000

print (df1.loc[2010])
        date  dollar_amount
0 2010-01-22       550.2500
1 2010-01-23       120.0000
2 2010-02-15       400.5000
3 2010-02-27     1,231.2500
4 2010-03-07       700.0000

print (df1.loc[2011])
        date  dollar_amount
5 2011-01-14       350.0000
6 2011-10-09       200.2500

print (df1.loc[2012])
        date  dollar_amount
7 2012-07-28     2,340.0000

如果要创建dictionary of DataFrame%s：

d = dict(tuple(df.groupby(df['date'].dt.year)))
print (d)

print (d[2010])
        date  dollar_amount
0 2010-01-22       550.2500
1 2010-01-23       120.0000
2 2010-02-15       400.5000
3 2010-02-27     1,231.2500
4 2010-03-07       700.0000

print (d[2011])
        date  dollar_amount
5 2011-01-14       350.0000
6 2011-10-09       200.2500

print (d[2012])
        date  dollar_amount
7 2012-07-28     2,340.0000

这篇关于 pandas 按日期和年份分组，并汇总金额的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！