Python 如何将时间序列季度数据（4个季度）转换为Pandas中的单个列？

我有一个时间序列原始数据

我是否可以将所有四个季度的数据列合并到一个列中以获得良好的预测，还是应该保留它。

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谢谢你的帮助

无需将季度数据转换为单列。你也可以按季度进行预测。

d={'Year':[96, 97], 'Q1':[2.3,3.4], 'Q2':[4.5,7.8]}
df=pd.DataFrame.from_dict(d)
pd.melt(df, id_vars=['Year'])

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如果您将季度合并，那么您将在单个列中获得全年。

季度合并到单个列中？您的意思是将所有季度数据添加到单个列中，比如说总计=（Q1+Q2+Q3+Q4）？尝试两种方法，看看每个预测是什么样子。顺便说一句，欢迎新撰稿人。您可以使用类似于生成新列的

df['YR']=df['Q1']+df['Q2']+df['Q3']+df['Q4']

的方法轻松组合这些列，“年”，并保留季度数据。然后，您可以看到它对您的预测方法有何作用，如果您选择不保留季度列，则可以将其删除@虽然这段代码可以为这个问题提供一个解决方案，但最好添加上下文来说明它为什么/如何工作。这可以帮助未来的用户学习，并将这些知识应用到他们自己的代码中。在解释代码时，用户可能会以投票的形式给予你积极的反馈。你是对的。注意。当时他正在飞行。应该回去解释的。很好的反馈。我是否需要将列转换为行以生成两列，一列用于日期，另一列用于季度，以便在Pandas中构建模型？在R中，我们可以处理季度，但在Pandas中？是的，您已经将列转换为行，您的列应该看起来像今年、季度值或合并年和季度列，如1996-Q1、1996-Q2等