Python 按周分组求和

我有一个数据框，其中列按天以这种格式显示：

a    b    c     01/01/2020  01/02/2020  01/03/2020 ...
1000 2000 3000  2           5           7
.
.
. 

这些只是任意值。我想要的是对日期列求和，并按周对它们进行分组，如

week\u 1、week\u 2、

等等。因此，对于上面的示例，它看起来像：

a    b    c     week_1...
1000 2000 3000  14
.
.
. 

---

有没有一种干净的方法来处理列？我知道我可以通过选择日期列并在轴上求和来求和所有列，但我不确定每周如何做。感谢您的帮助

尝试

.stack

或

.melt

将列放到行上，然后

dt.week

获取周数。然后执行

groupby

。这是一篇关于周数的帖子：

尝试

.stack

或

.melt

将列放到行上，然后

dt.week

获取周数。然后执行

groupby

。这是一篇关于周号的帖子：

你可以做：

# move `a`, `b`, `c` out of columns
df = df.set_index(['a','b','c'])

# convert columns to datetime
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

# groupby sum:
(df.groupby(df.columns.week, axis=1)
   .sum() 
   .add_prefix('week_')
   .reset_index()
)

输出：

      a     b     c   week_1
0  1000  2000  3000       14

你可以做：

# move `a`, `b`, `c` out of columns
df = df.set_index(['a','b','c'])

# convert columns to datetime
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

# groupby sum:
(df.groupby(df.columns.week, axis=1)
   .sum() 
   .add_prefix('week_')
   .reset_index()
)

输出：

      a     b     c   week_1
0  1000  2000  3000       14

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您可能需要融化数据帧，创建一个新列，指示它们所属的组，然后透视和求和。您可能需要融化数据帧，创建一个新列，指示它们所属的组，然后透视和求和