将行从年度值划分为月值熊猫答案

【问题标题】：Divide rows from yearly to monthly values pandas将行从年度值划分为月值熊猫
【发布时间】：2021-10-12 22:31:23
【问题描述】：

我正在尝试根据月份将具有开始日期和结束日期的订单项分成多行。应根据特定月份的天数计算值。

例如，1个订单项的数据：

id	StartDate	EndDate	Annual
abc	12/12/2018	01/12/2019	120,450

预期输出：

id	Month	Year	Monthly volume
abc	12	2018	6,600
abc	1	2019	10,230
abc	2	2019	9,240
abc	3	2019	10,230
abc	4	2019	9,900
abc	5	2019	10,230
abc	6	2019	9,900
abc	7	2019	10,230
abc	8	2019	10,230
abc	9	2019	9,900
abc	10	2019	10,230
abc	11	2019	9,900

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe date split row

【解决方案1】：

下次你问的东西很少。

这是一种已有答案的情况，因此请务必尝试 google 首先是减少重复。其他帖子在下面的代码中引用。
您还应该始终包含您已经尝试过的代码，所以没有喜欢做你的作业，但我们会帮你做。
您应该包含一个更容易复制的数据框。我不应该复制粘贴来构建它，如下面的代码所示。
您显然正在做某事将年度总量转换为月度总量，但您没有对此进行解释，所以不要指望它会为您完成。
最后，此代码不会转换为单独的月份和年份列，但是一旦您有了日期，这对您来说应该是微不足道的（或谷歌如何做）。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data = [['abc','12/12/2018','12/01/2019',120450]], 
    columns = ['id', 'startDate', 'EndDate', 'Annual'] 
)
df['startDate'] = pd.to_datetime(df['startDate'])
df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['EndDate'])
# pd.bdate_range(start="2020/12/16", end="2020/12/26", freq="C", weekmask="Sat Sun")
# %%
df_start_end = df.melt(id_vars=['id', 'Annual'],value_name='date')
# credit to u/gen
# https://stackoverflow.com/questions/42151886/expanding-pandas-data-frame-with-date-range-in-columns
df = (
    df_start_end.groupby('id')
    .apply(lambda x: x.set_index('date')
    .resample('M').pad())
    .drop(columns=['id','variable'])
    .reset_index()
)
print(df)

【讨论】：

完美运行。将来的问题会考虑你是 cmets。