Pandas 将每日数据转换为每月数据，并获取月份中的最后一个值

我的数据由属于特定月份和年份的每日数据组成，如下所示

我希望将所有每日数据转换为每月数据，并希望获得该月的最后一个值作为该月数据的返回值 例如：

AccoutId,   Date,    Return

  1       2016-01   -4.1999  (Because this return value is last value of january 1/29/16)

  1       2016-02    0.19    (Same here last value of february 2/29/16)
and so on

---

我看过一些关于将日数据转换为月数据的主题，但问题是，在将日数据转换为月数据后，它们将该月的平均值（）或总和（）作为返回值。相反，我希望该月的最后一个返回值作为返回值。

您可以按

AccountId

和年-月分组。首先转换为datetime，然后将格式设置为年-月，如下所示：

df['Date'].dt.strftime（“%Y-%m”）

。然后只需使用

last（）

：

样本数据：

In[1]:
   AccountId     Date  Return
0          1   1/7/16      15
1          1  1/29/16      10
2          1   2/1/16      25
3          1  2/15/16      20
4          1  2/28/16      30

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.groupby(['AccountId', df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')])['Return'].last().reset_index()
df

Out[1]: 
   AccountId     Date  Return
0          1  2016-01      10
1          1  2016-02      30

---

@RutkayKarabulak change

df

在我对数据帧名称的回答中。您不应该收到该错误。你的数据框的名字是什么？哦，好的，我现在已经做了，我只是打了一些错字，就是这样。非常感谢你，大卫！这是一个标准的问题，实际上与机器学习无关-请不要发送不相关的标签（已删除）。

In[1]:
   AccountId     Date  Return
0          1   1/7/16      15
1          1  1/29/16      10
2          1   2/1/16      25
3          1  2/15/16      20
4          1  2/28/16      30

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.groupby(['AccountId', df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')])['Return'].last().reset_index()
df

Out[1]: 
   AccountId     Date  Return
0          1  2016-01      10
1          1  2016-02      30