grouped = df.groupby([ 股票代码 , pd.Grouper(key=df[ 日期 ], freq= Y )])[ 短期负债 , 长期负债合计 , 资产负债率 ].mean()
时间: 2024-04-02 14:33:00 浏览: 18
这是一个 pandas 的 DataFrame 对象 df,使用了 groupby 方法进行分组操作。该语句的含义是:按照股票代码和按年份分组,计算每组的短期负债、长期负债合计和资产负债率的平均值,并将结果存储在一个新的 DataFrame 对象 grouped 中。其中,日期列使用了 pandas 的 Grouper 类进行分组,freq 参数指定了按年份分组。
相关问题
f['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d') grouped = df.groupby(['股票代码', pd.Grouper(key='日期', freq='Y')]).mean().reset_index() columns = ['股票代码', '年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债', '资产负债率'] result = grouped[columns] result.fillna(result.mean(), inplace=True) # 处理缺失值,使用均值填充 result = result.groupby(['股票代码', '年份']).first().reset_index() # 如果一个企业有多个实际控制人或行业代码,选取第一个数值 result.to_excel('a2.xlsx', index=False, encoding='utf-8')
这段代码使用了Python中的pandas库对一个数据框进行了操作,并将结果输出到一个Excel文件中。首先通过`pd.to_datetime`将“日期”这一列转换为日期格式,然后使用`groupby`和`pd.Grouper`对“股票代码”和“日期”进行分组,并计算每组的均值。接着选择一些列作为输出列,并使用`fillna`将缺失值使用均值填充。最后再次使用`groupby`对“股票代码”和“年份”进行分组,并选取每组中的第一行,最后将结果存储到Excel文件中。
python 用df.resample后,会添加时间数据
是的,当你使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时,返回的结果中会包含一个新的时间索引。这个时间索引是根据重采样规则生成的,它的取值范围是原始时间索引的最小值和最大值之间的所有时间点。例如,如果你将数据按天进行重采样,那么新的时间索引将包含原始时间索引中的每一天。
如果你不需要新的时间索引,可以使用 `groupby` 函数对 DataFrame 进行分组操作,而不是使用 `resample` 函数。例如,如果你想按天对 DataFrame 进行分组,并对每个分组进行聚合操作,可以这样实现:
```
import pandas as pd
# 假设 df 是一个 DataFrame,其中包含时间序列数据
df = ...
# 将 df 按天进行分组,并对每个分组进行求和操作
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()
```
这样,`df_grouped` 中将不包含新的时间索引,而是按照天数进行分组的结果,并对每个分组进行了求和操作。需要注意的是,`groupby` 函数的参数是一个 `pd.Grouper` 对象,它表示按照什么频率进行分组。在上面的例子中,`freq='D'` 表示按照天数进行分组。你可以根据需要选择其他的分组频率。