Python 使用Pandas在面板数据中创建月平均数据到季度数据

我得到了以下数据集：

     Date Country         Specie  Monthly Average  \
 Apr 2015       BR             co         5.840000   
 Apr 2015       BR            no2         7.553704   
 Apr 2015       BR             o3        15.561667   
 Apr 2015       BR           pm10        16.283333   
 Apr 2015       BR           pm25        51.633333   

对于10个国家，2015年至2021年的特定排放量（种类）。我想将其转换为以下形式的季度平均数据（使用一个季度中相应月份的平均值）作为示例：

     Date Country         Specie  Quarterly Average  \
 2015 Q1       BR             co         6.840000   
 2015 Q1       BR            no2         9.553704   
 2015 Q1       BR             o3        17.561667   
 2015 Q1       BR           pm10        18.283333   
 2015 Q1       BR           pm25        55.633333   

如何在python中实现这一点

另外，我还有一个问题，如果我想在列中对物种进行分离，并获取相应的值，如何才能获得以下结构：

     Date Country         co Average       no2 Average   o3 Average      ...    \
 2015 Q1       BR           6.840000      9.553704   17.561667 
 2015 Q2       BR           8.840000      10.553704   18.561667 

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首先从原始的

日期

列创建一个

季度

列

df['Quarter']=pd.to_datetime（df['Date']）.dt.to_period（'Q'）

然后按

国家

、

品种

和

季度

列分组，计算各组

月平均

列的平均值。将结果列重命名为

季度平均值

df\=df.groupby（['Country'、'Specie'、'quartery']，as\'index=False）['Monthly Average'].mean（）。重命名（列={'Monthly Average'：'Quarterly Average'}）

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仅供参考，这是您想要获得的结构。

非常感谢！