以日期为列的数据框中每月值的平均值

Question

谢谢你花时间帮我：）

我有如下数据帧（df_NSE_Price_）：

Company Name                ID      2000-01-03 00:00:00 2000-01-04 00:00:00 ....
Reliance Industries Ltd.    100325  50.810              54.
Tata Consultancy Service    123455  123                 125
..

我希望输出如下所示：

Company Name                ID      March 00   April 00 .....
Reliance Industries Ltd    100325   52         55
Tata Consultancy Services  123455   124.3      124
..

输出数据必须具有每月数据的平均值

到目前为止我已经试过了

df_NSE_Price_.resample('M',axis=1).mean()

但这给了我错误 仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但获得了“Index”的实例

Answer 1

首先，我将数据转换为一个数据帧（我还添加了一个包含二月信息的列）

import pandas as pd

columns = ('Company Name', 
           'ID', 
           '2000-01-03 00:00:00', 
           '2000-01-04 00:00:00', 
           '2000-02-04 00:00:00')

data = [('Reliance Industries Ltd.', 100325, 50.810, 54., 66.0),
        ('Tata Consultancy Service', 123455, 123, 125, 130.0),]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

其次，我使用Company和ID创建了一个两级索引（MultiIndex）。然后，我将列标签转换为日期格式（使用.to_datetime()

df = df.set_index(['Company Name', 'ID'])
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

第三，我每月重新采样一次，使用“axis=1”按列聚合。这将为每列创建一个月。使用“to_period（）”将月末日期转换为期间：

df = df.resample('M', axis=1).sum()
df.columns = df.columns.to_period('M')

                                 2000-01  2000-02
Company Name             ID                      
Reliance Industries Ltd. 100325   104.81     66.0
Tata Consultancy Service 123455   248.00    130.0

Answer 2

像这样的方法应该会奏效： df.transpose（）.resample（'M'，axis=1）.mean（）.transpose（）