如何解决如何使用python在时间序列数据中创建3个月的存储桶
我有每日时间序列数据作为日期(YYYY-MM-dd)和数量:
Date Quantity
2017-10-31 5
2017-11-12 4
2017-11-13 7
2017-11-18 10
2017-12-03 28
2017-12-16 19
2018-01-03 24
2018-01-19 5
2018-02-02 1
2018-03-22 56
2018-04-12 12
我想为日期列创建3个月的存储桶。 3M列的日期名称可以更改。在下表中,它表示10到12个月之间的2017年。
Date Quantity 3M
2017-10-31 5 2017-10-12
2017-11-12 4 2017-10-12
2017-11-13 7 2017-10-12
2017-11-18 10 2017-10-12
2017-12-03 28 2017-10-12
2017-12-16 19 2017-10-12
2018-01-03 24 2018-01-03
2018-01-19 5 2018-01-03
2018-02-02 1 2018-01-03
2018-03-22 56 2018-01-03
2018-04-12 12 2018-04-06
我该怎么做?
最后,我将3M列与“数量”之和分组,因此,如果有直接的方法可以做到这一点。
任何评论都会有帮助 谢谢,
解决方法
从Pandas v0.20.1(2017年5月5日)开始,pd.cut
支持datetime64 dtype。
from random import randrange
from datetime import timedelta,date
import numpy as np
import pandas as pd
def random_date(start,end):
delta = end - start
int_delta = (delta.days * 24 * 60 * 60) + delta.seconds
random_second = randrange(int_delta)
return start + timedelta(seconds=random_second)
start = date(2010,1,1)
end = date(2020,1)
df = pd.DataFrame({"dates": [np.datetime64(random_date(start,end)) for _ in range(20)]})
df
bins = pd.date_range(start,end,freq='3MS')
df["bins"] = pd.cut(df.dates,bins=bins)
df
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