本文介绍了 pandas 有从特定日期开始的按月分组的方式吗？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着跟版网的小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试用python按月分组一些数据，但是我需要每个月的25号开始，有没有办法在Pandas中做到这一点？
几个星期以来，有一种方法可以从周一、周二开始……但有几个月总是满月。
pd.Grouper(key='date', freq='M')
推荐答案
我准备了以下测试数据帧：
Dat Val
0 2017-03-24 0
1 2017-03-25 0
2 2017-03-26 1
3 2017-03-27 0
4 2017-04-24 0
5 2017-04-25 0
6 2017-05-24 0
7 2017-05-25 2
8 2017-05-26 0
第一步是计算"Shift Date"列：
df['Dat2'] = df.Dat + pd.DateOffset(days=-24)
结果为：
Dat Val Dat2
0 2017-03-24 0 2017-02-28
1 2017-03-25 0 2017-03-01
2 2017-03-26 1 2017-03-02
3 2017-03-27 0 2017-03-03
4 2017-04-24 0 2017-03-31
5 2017-04-25 0 2017-04-01
6 2017-05-24 0 2017-04-30
7 2017-05-25 2 2017-05-01
8 2017-05-26 0 2017-05-02
如您所见，Dat2中的3月日期正好从原日期2017-03-25开始， 以此类推。
%1的值在三月(Dat2)，%2的值在五月(也就是Dat2)。
然后，要计算例如按月求和，我们可以运行：
df.groupby(pd.Grouper(key='Dat2', freq='MS')).sum()
获取：
Val
Dat2
2017-02-01 0
2017-03-01 1
2017-04-01 0
2017-05-01 2
这样我们就有了正确的分组：
- %1在三月，
- %2在5月。
这篇关于 pandas 有从特定日期开始的按月分组的方式吗？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跟版网！
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