我正在尝试将SQL->;.csv数据转储平面文件转换为每个公司的时间序列。你知道吗
对我来说,关键是数据被组织成每年4个季度的元组。季度结束日期是每个公司的第一个元组中给出的会计季度。我需要把这些数据转换成一个日历季度的时间序列,但我不知道怎么做。你知道吗
如何从这些数据标签构建日期时间索引?
每个公司总是有相同数量的元组,但可能包含空值。下面的示例数据框行突出显示了两个具有不同会计年度结束日期的公司
eps_tuples[300:400]
Name Ticker Field Year Qtr 1 Qtr 2 Qtr 3 Qtr 4 FY
953 Accuray Inc ARAY EPS Year Sep.30 Dec.31 Mar.31 Jun.30 Full Year
943 Accuray Inc ARAY EPS 2012 -0.38 -0.15 -0.21 -0.28 -1.02
944 Accuray Inc ARAY EPS 2013 -0.31 -0.35 -0.42 -0.25 -1.33
945 Accuray Inc ARAY EPS 2014 -0.21 -0.07 -0.06 -0.13 -0.47
946 Accuray Inc ARAY EPS 2015 -0.27 -0.13 -0.04 -0.07 -0.51
947 Accuray Inc ARAY EPS 2016 -0.12
960 Accuride Corp ACW EPS Year Mar.31 Jun.30 Sep.30 Dec.31 Full Year
961 Accuride Corp ACW EPS 2012 -0.06 -0.02 -0.37 -0.47 -0.92
962 Accuride Corp ACW EPS 2013 -0.31 -0.11 -0.18 0.04 -0.56
963 Accuride Corp ACW EPS 2014 -0.07 0.11 0.02 -0.10 -0.04
964 Accuride Corp ACW EPS 2015 -0.01 0.13 0.04 -0.05 0.11
965 Accuride Corp ACW EPS 2016 0.02 0.11 0.04
我已经开始切片df以获得季度日期标签
eps_tuples[eps_tuples['FY']=='Full Year'][42:47]
Name Ticker Field Year Qtr 1 Qtr 2 Qtr 3 Qtr 4 FY
906 ACCO Brands ACCO EPS Year Mar.31 Jun.30 Sep.30 Dec.31 Full Year
924 Accretive Healt ACHI EPS Year Mar.31 Jun.30 Sep.30 Dec.31 Full Year
942 Accuray Inc ARAY EPS Year Sep.30 Dec.31 Mar.31 Jun.30 Full Year
960 Accuride Corp ACW EPS Year Mar.31 Jun.30 Sep.30 Dec.31 Full Year
978 ACE Limited ACE EPS Year Mar.31 Jun.30 Sep.30 Dec.31 Full Year
然后我通常会做一个熊猫约会范围
rng=pd.date_range(end='2016-12-31',freq='Q',periods=20)
我很困惑,因为最多有20个句点,可能更少,而且开始和结束是由第一个元组动态定义的,而不是像假设元组是日历年那样与元组中的位置绑定。你知道吗
我该怎么办?你知道吗
您需要根据现有数据创建日期,而不是定义范围。这需要重塑数据。不是最快的,但这似乎适用于您的示例数据:
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