Python 如何按月份和年份划分pands数据帧

我有一个很大的数据框，里面有一个日期字段。我想通过MM/YYYY从数据帧创建子数据帧。我可以通过指定date rages来实现这一点，但我想使它成为动态的，因为整个数据框架是根据date列中的月-年进行分区的

发件人：

致：

---

执行

groupby

然后保存到

dict

d = {x : y for x , y in df.groupby(pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%y-%m'))}
d
Out[8]: 
{'21-01':    sales        date
 0    420  01/10/2021
 1    380  01/15/2021
 3    420  01/20/2021, '21-02':    sales        date
 4    380  02/02/2021, '21-03':    sales        date
 5    420  03/10/2021
 6    380  03/13/2021}

---

执行

groupby

然后保存到

dict

d = {x : y for x , y in df.groupby(pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%y-%m'))}
d
Out[8]: 
{'21-01':    sales        date
 0    420  01/10/2021
 1    380  01/15/2021
 3    420  01/20/2021, '21-02':    sales        date
 4    380  02/02/2021, '21-03':    sales        date
 5    420  03/10/2021
 6    380  03/13/2021}

尝试：

df[“date”]=pd.to_datetime（df[“date”]）
对于df.groupby中的g（[df.date.dt.year，df.date.dt.month]）：
印刷品（g）
打印（）

印刷品：

销售日期
0    420 2021-01-10
1    380 2021-01-15
3    420 2021-01-20
销售日期
4    380 2021-02-02
销售日期
5    420 2021-03-10
6    380 2021-03-13

试试：

df[“date”]=pd.to_datetime（df[“date”]）
对于df.groupby中的g（[df.date.dt.year，df.date.dt.month]）：
印刷品（g）
打印（）

印刷品：

销售日期
0    420 2021-01-10
1    380 2021-01-15
3    420 2021-01-20
销售日期
4    380 2021-02-02
销售日期
5    420 2021-03-10
6    380 2021-03-13

将date列更改为datetime对象，以便更轻松地提取月-年数据

将月-年数据提取到新列中

按此新列分组，以提取唯一的数据帧

df['date']=pd.to_datetime（df['date']，格式=“%d/%m/%Y”）
df['month/year']=str（df['date'].dt.month）+“/”+（df['date'].dt.year）
对于月/年，df.groupby中的df月/年（“月/年”）：
打印（df\u月\u年）

将date列更改为datetime对象，以便更轻松地提取月-年数据

将月-年数据提取到新列中

按此新列分组，以提取唯一的数据帧

df['date']=pd.to_datetime（df['date']，格式=“%d/%m/%Y”）
df['month/year']=str（df['date'].dt.month）+“/”+（df['date'].dt.year）
对于月/年，df.groupby中的df月/年（“月/年”）：
打印（df\u月\u年）

Andrej，你能解释一下df.groupby（[df.date.dt.year，df.date.dt.month]）中

\ug，g
的目的是什么吗construct@KarthikS此上下文中的
。
包含
.groupby
（
（2021，1）
，
（2021，2）
，
（2021，3）
）返回的索引。我们不需要它，所以我们使用名称
。
（这是未使用变量的常见做法）
g
包含分组数据帧。Andrej，您能解释一下df.groupby（[df.date.dt.year，df.date.dt.month]）中
\uG，g
的作用吗construct@KarthikS此上下文中的
。
包含
.groupby
（
（2021，1）
，
（2021，2）
，
（2021，3）
）。我们不需要它，所以我们使用名称
。
g
包含分组数据帧。
d = {x : y for x , y in df.groupby(pd.to_datetime(df.date).dt.strftime('%y-%m'))}
d
Out[8]: 
{'21-01':    sales        date
 0    420  01/10/2021
 1    380  01/15/2021
 3    420  01/20/2021, '21-02':    sales        date
 4    380  02/02/2021, '21-03':    sales        date
 5    420  03/10/2021
 6    380  03/13/2021}