如何将时间序列季度数据（4 个季度）转换为 Pandas 中的单列？答案

【问题标题】：How to convert a time series quarterly data(4 quarters ) into a single column in Pandas?如何将时间序列季度数据（4 个季度）转换为 Pandas 中的单列？
【发布时间】：2020-03-02 05:45:52
【问题描述】：

我有一个时间序列原始数据。

我可以将所有 4 Quarter 列合并到一个列中以获得良好的预测，还是应该保留它。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

四分之一到一列？您的意思是将所有季度数据添加到单列中，例如 total=(Q1+Q2+Q3+Q4) ？
尝试这两种方法，看看每个预测的样子。
欢迎新的贡献者，顺便说一句。您可以使用 df['YR'] = df['Q1'] + df['Q2'] +df['Q3'] + df['Q4'] 之类的东西轻松组合这些列，它会生成一个新列“YR”并保留季度数据。然后，您可以查看它对您的预测方法的作用，如果您选择不保留季度列，则可以去掉它们。 @DeeptiGupta

标签： python pandas aggregate forecasting

【解决方案1】：

d={'Year':[96, 97], 'Q1':[2.3,3.4], 'Q2':[4.5,7.8]}
df=pd.DataFrame.from_dict(d)
pd.melt(df, id_vars=['Year'])

【讨论】：

虽然此代码可能会为问题提供解决方案，但最好添加有关其工作原理/方式的上下文。这可以帮助未来的用户学习并将这些知识应用到他们自己的代码中。在解释代码时，您也可能会以赞成票的形式从用户那里获得积极的反馈。
你是对的。著名的。那时就在飞。应该回去解释一下。良好的反馈。

【解决方案2】：

无需将季度数据转换为单列。您也可以在 Quarter 上进行预测。如果您合并 Quarter，那么您将在单列中获得整年。

【讨论】：

我是否需要将列转换为行以使两列一列用于日期，另一列用于季度以在 Pandas 中构建模型？在 R 中，我们可以使用 Quarters，但在 Pandas 中？
是的，您已将列转换为行，您的列应类似于今年、季度值或合并年份和季度列，如 1996-Q1、1996-Q2 等