【问题标题】:Converting monthly data to quarterly format将月度数据转换为季度格式
【发布时间】:2021-10-14 20:23:13
【问题描述】:

我目前的数据采用以下每月格式:

DATE         HPI_F_ARIMA 
1987-01-01     63.967000
1987-02-01     64.42600
1987-03-01     64.736000             ...
...             ...
...             ...
2021-12-01      236.078323

--------到目前为止的代码---------

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


if __name__ == '__main__':
    usdata = pd.read_csv('arima_forecast.csv')
    usdata['DATE'] = pd.to_datetime(usdata['DATE'])
    usdata.set_index('DATE', inplace = True)

print('monthly format')
print(usdata)

问题 1:如何将其转换为季度格式 月值是一个季度中相关月份的平均值,并且 DATE 列是否包含每个季度的最后日期值? 最终目标是获取以下格式的数据,将其保存到数据框,然后将数据框保存到 CSV 文件中。

DATE         HPI_F_ARIMA 
1987-03-31     64.37
1987-06-30     ...
1987-09-30     ...
...             ...
...             ...
2021-12-31      ...

另外,如何附加我正在使用的 CSV 文件?

【问题讨论】:

标签: python pandas time-series


【解决方案1】:

这正是.resample() 所做的,Q 是季度:

>>> usdata.resample('Q').mean()
            HPI_F_ARIMA
DATE                   
1987-03-31    64.376333
1987-06-30          NaN
1987-09-30          NaN
1987-12-31          NaN
1988-03-31          NaN
...                 ...
2020-12-31          NaN
2021-03-31          NaN
2021-06-30          NaN
2021-09-30          NaN
2021-12-31   236.078323

[140 rows x 1 columns]

【讨论】:

  • 不客气@UBS,另见what to do when someone answers
  • 好的,我添加了反馈(接受的响应)。仍然是 Python 和 StackOverflow 的新手。但试图快速学习(我认为)。
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