如何将日期列分组为年份并根据年份汇总支出列？

Question

我正在尝试将我的数据按年份分组，并根据它们所属的年份汇总支出。

这是一个示例数据：

date:            spend_amt:

2/1/2014          10000

2/5/2014           98

1/2/2015          5834.2

7/8/2017          561236

9/3/2017          568

28/1/2016         989895.3

我当前的代码

def yearlySpending(self):

    dfspendingYearly = pd.DataFrame()
    dfspendingYearly = self.dfGov.groupby(["date"])['spend_amt'].agg('sum')
    dfspendingYearly.groupby(dfspendingYearly["date"].dt.year)['spend_amt'].agg(['sum'])

我收到一个错误，'KeyError: 'date''

期望的输出

date:       spend_amt:
2014        10098
2015        5834.2
2016        989895.3
2017        561804

Answer 1

你的错误意味着没有列date，我猜有index叫date：

df.index = pd.to_datetime(df.index)
dfspendingYearly = df.groupby(df.index.year).sum().reset_index()
print (dfspendingYearly)
   date  spend_amt
0  2014    10098.0
1  2015     5834.2
2  2016   989895.3
3  2017   561804.0

Answer 2

将您的日期戳列转换为日期时间并按年份对数据框进行分组

可能重复 grouping by year

df["date:"] = pd.to_datetime(df['date:'])
df.groupby(df['date:'].dt.year).sum().reset_index()

输出：

    date:   spend_amt:
0   2014    10098.0
1   2015    5834.2
2   2016    989895.3
3   2017    561804.0