Python 按熊猫的日期重新取样—；把索引中的日期弄乱了

我在Pandas中有一个多索引数据框，数据按建筑物索引，然后按日期索引。不同的列表示不同类型的能量，值表示给定月份使用的能量。 我想把它转换成年度数据。我现在有电话

df.unstack(level=0).resample('BAS-JUL').sum()

这几乎是完美的。问题是：所有的日期都是本月的1号，但由于某种原因，由于它确实进行了重新采样，因此它选择了7月2号作为2012年的截止日期。因此，2012年7月1日的数字最终被计入2011年的数据中。您可以看到Usage Month列中的第二个值是July 2。除此之外，

重采样

似乎工作正常

如果我运行

df.index.get_level_值（1）[:20]

，则输出为：

DatetimeIndex(['2011-07-01', '2011-08-01', '2011-09-01', '2011-10-01',
           '2011-11-01', '2011-12-01', '2012-01-01', '2012-02-01',
           '2012-03-01', '2012-04-01', '2012-05-01', '2012-06-01',
           '2012-07-01', '2012-08-01', '2012-09-01', '2012-10-01',
           '2012-11-01', '2012-12-01', '2013-01-01', '2013-02-01'],
          dtype='datetime64[ns]', name='Usage Month', freq=None)

因此，原始数据框中的索引是2012年7月1日

任何关于如何修复这个小错误的想法都将不胜感激

使用“AS-JUL”：

df.unstack(level=0).resample('AS-JUL').sum()

B表示业务年度开始。

使用“AS-JUL”：

df.unstack(level=0).resample('AS-JUL').sum()

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B表示业务年度开始。

BAS表示业务年度开始。2012年7月1日是周日，因此业务开始时间为2017年7月2日。你只想要AS-JUL吗？啊哈，是的！我盲目地跟随这一页，不知道B是什么意思。非常感谢。BAS意味着业务每年开始。2012年7月1日是周日，因此业务开始时间为2017年7月2日。你只想要AS-JUL吗？啊哈，是的！我盲目地跟随这一页，不知道B是什么意思。非常感谢。