groupby把月度数据汇总至季度数据

我们可以使用 Pandas 的 groupby 函数将月度数据汇总到季度数据。具体来说，我们可以使用 groupby 函数根据季度字段对数据进行分组，并使用聚合函数(如 mean、sum 等)对各组数据进行汇总。

下面是一个例子，假设我们有一个包含月度销售额的数据框，其中包含月份和销售额两列，我们希望将这些月度销售额按照季度汇总:

import pandas as pd

# 假设我们有以下月度销售额数据
df = pd.DataFrame({'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
                   'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200]})

# 使用 groupby 函数按照季度进行分组
df['quarter'] = df['month'].apply(lambda x: 'Q1' if x in ['Jan', 'Feb', 'Mar'] else 'Q2' if x in ['Apr', 'May', 'Jun'] else 'Q3' if x in ['Jul', 'Aug', 'Sep'] else 'Q4')
grouped = df.groupby('quarter')

# 使用 sum 函数对各季度销售额进行汇总
sales_by_quarter = grouped['sales'].sum()

# 输出结果
print(sales_by_quarter)

输出结果如下:

quarter
Q1    600
Q2    1500
Q3    2700
Q4    3600
Name: sales, dtype: int64

这样就可以将月度数据按照季度汇总至季度数据。