我想对列名进行分组并将它们的值添加到 df 中

Question

这是我正在使用的 df：

            2000-01    2000-02    2000-03   ...     2016-06  2016-07  2016-08
0            NaN        NaN        NaN   ...      590200   588000   586400
1       204400.0   207000.0   209800.0   ...      580600   583000   585100
2       136800.0   138300.0   140100.0   ...      209100   211000   213000
3        52700.0    53100.0    53200.0   ...      127400   128300   129100
4       111000.0   111700.0   112800.0   ...      192800   194500   195900
5       131700.0   132600.0   133500.0   ...      198200   199300   200600

我想按季度每 3 个月分组并添加它们的值。 所以它应该有这样的列： 2000q1, 2000q2... 并且 2000q1 的值应该是 2000-01, 2000-02, 2000-03 值的总和。 等等...

现在我使用 for 嵌套循环来做这个，这是非常低效和缓慢的。 知道如何使这更有效和更短吗？

Answer 1

设置

cols = pd.date_range('2000-01-31', '2001-08-31', freq='M').strftime('%Y-%m')
df = pd.DataFrame(1, index=range(3), columns=cols)

解决方案

使用pd.to_datetime转换，然后使用.to_period('Q')转换，然后使用axis=1进行groupby

df.groupby(pd.to_datetime(df.columns).to_period('Q'), axis=1).sum()

   2000Q1  2000Q2  2000Q3  2000Q4  2001Q1  2001Q2  2001Q3
0       3       3       3       3       3       3       2
1       3       3       3       3       3       3       2
2       3       3       3       3       3       3       2