从特定日期python按月分组

【问题标题】：Group by month from a particular date python从特定日期python按月分组
【发布时间】：2020-06-25 21:05:52
【问题描述】：

我有一个包含日期、借方和贷方的帐户对帐单数据框。假设工资是每月 20 日存入一次。

我想从每个月的 20 号开始对日期列进行分组，以查找借方和贷方的总和。例如，1 月 20 日至 2 月 20 日等等。

date_parsed Debit   Credit
0   2020-05-02  775.0   0.0
1   2020-04-30  209.0   0.0
2   2020-04-24  5000.0  0.0
3   2020-04-24  25000.0 0.0
... ... ... ...
79  2020-04-20  750.0   0.0
80  2020-04-15  5000.0  0.0
81  2020-04-13  0.0 2283.0
82  2020-04-09  0.0 6468.0
83  2020-04-03  0.0 1000.0

我不确定，但 pd.offsett 可以与 groupby 一起使用。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以添加一个额外的月份列，该列根据月份的日期向上或向下截断。然后它只是groupby 和sum。例如。 2020-06 月将包括 2020-05-20 和 2020-06-19 之间的日期。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'date_parsed': ['2020-05-02', '2020-05-03', '2020-05-20', '2020-05-22'], 'Credit': [1,2,3,4], 'Debit': [5,6,7,8]})

df['date'] = pd.to_datetime(df.date_parsed)
df['month'] = np.where(df.date.dt.day < 20, df.date.dt.to_period('M'), (df.date + pd.DateOffset(months=1)).dt.to_period('M'))
print(df[['month', 'Credit', 'Debit']].groupby('month').sum().reset_index())

输入：

  date_parsed  Credit  Debit
0  2020-05-02       1      5
1  2020-05-03       2      6
2  2020-05-20       3      7
3  2020-05-22       4      8

结果：

     month  Credit  Debit
0  2020-05       3     11
1  2020-06       7     15

【讨论】：