您如何获取一个涵盖多年的数据框，并将其分解为单独的DF每年

如何解决您如何获取一个涵盖多年的数据框，并将其分解为单独的DF每年

我已经看过SE，找不到我的问题的答案。我还是这个新手。

我正在尝试获取一个购买的csv文件，并将其分成每年的单独数据帧。

例如，如果我有一个以MM / DD / YYYY格式列出完整日期的清单，我试图将它们分成每年的数据框。像Ord2015，Ord2014等...

我试图将整个日期隐瞒到仅一年中，并且还尝试使用切片仅查看日期的后四个，但无济于事。

这是我目前（不完整）的尝试：

import pandas as pd
import csv
import numpy as np
import datetime as dt
import re
    

purch1 = pd.read_csv('purchases.csv')

#Remove unneeded fluff
del_colmn = ['pid','notes','warehouse_id','env_notes','budget_notes']
purch1 = purch1.drop(del_colmn,1)

#break down by year only
purch1.sort_values(by=['order_date'])

Ord2015 = ()
Ord2014 = ()

for purch in purch1:
    Order2015.add(purch1['order_date'] == 2015)

@ anon01的每个要求...这是您让我运行的代码的结果。我只使用了四个样本，因为这是我最初使用的全部。。。唱片有将近2万行，所以我只剩下一些可以玩。

'{“ pid”：{“ 0”：75，“ 2”：95，“ 3”：117，“ 1”：82}，“ env_id”：{“ 0”：12454，“ 2”： 12532，“ 3”：12623，“ 1”：12511}，“ ord_date”：{“ 0”：“ 10/2/2/2014”，“ 2”：“ 11 \ / 22 \ / 2014”，“ 3 “：”“ 2 \ / 17 \ / 2015”，“ 1”：“ 11 \ / 8 \ / 2014”}，“ cost_center”：{“ 0”：“ Ops”，“ 2”：“缺点”，“ 3 “：” Net“，” 1“：” Net“}，” dept“：{” 0“：” Ops“，” 2“：” Cons“，” 3“：” Ops“，” 1“：” Ops “}，” signing_mgr“：{” 0“：” M。Dodd“，” 2“：” L。Price“，” 3“：” M。Dodd“，” 1“：” M。Dodd“}，” check_num“：{” 0“：null，” 2“：null，” 3“：null，” 1“：82301.0}，” rec_date“：{” 0“：” 10 \ / 11 \ / 2014“，” 2 “：”“ 12 \ / 2 \ / 2014”，“ 3”：“ 3 \ / 1 \ / 2015”，“ 1”：“ 11 \ / 20 \ / 2014”}，“ model”：{“ 0”： null，“ 2”：null，“ 3”：null，“ 1”：null}，“ notes”：{“ 0”：“发往WH东部”，“ 2”：“ L.Price记录” ，“ 3”：“发给客户（1190）”，“ 1”：“由K. Wilson记录”}，“ env_notes”：{“ 0”：“由K.Polt批准”，“ 2”： “ appr by S. Crane”，“ 3”：“ appr by K.Polt”，“ 1”：“ appr by K.Polt”}，“ budget_notes”：{“ 0”：null，“ 2”：“ OOB费用”，“ 3”：“对客户开票”，“ 1”：空}，“ cost_year”：{“ 0”：2014.0，“ 2”：2015.0，“ 3”：空，“ 1”：2014.0}} '

解决方法

您可以将parse_dates添加到read_csv以便将列转换为日期时间，然后创建数据帧dfs的字典，以选择使用的key s：

purch1 = pd.read_csv('purchases.csv',parse_dates=['ord_date'])

dfs = dict(tuple(purch1.groupby(df['ord_date'].dt.year)))
Ord2015 = dfs[2015]
Ord2016 = dfs[2016]

它不是recommended，但可以按年份组创建DataFrame：

for i,g in df.groupby(purch1['ord_date'].dt.year):
    globals()['Ord' + str(i)] =  g