Python 按用户定义的月跨度对数据帧进行分组

从Oktober到4月，将数据分组到冬季的最佳方法是什么？用均匀分布的频率，我无法输出1972/1973、1973/1974等季节的冬季月份的季节性总和。。。也许是一件小事，但我不知道如何做到这一点，而不开始编写一个过度杀戮的解决方案

                 sd_x       sd_y
1972-10-31   0.000000   0.709677
1972-11-30   1.720838   4.366667
1972-12-31  15.893438   5.600000
1973-01-31   6.256230   6.548387
1973-02-28   0.653714  53.142857
1973-03-31   0.000000  70.354839
1973-04-30   0.000000  11.700000
1973-10-31   0.000000   0.096774
1973-11-30   0.000000   4.266667
1973-12-31   0.394652  53.419355
1974-01-31   4.540915  46.645161
1974-02-28   2.978056  35.571429
1974-03-31   0.000000   4.967742
1974-04-30   0.000000   0.000000
1974-10-31   0.000000   0.064516
1974-11-30   0.000000   1.000000
1974-12-31   5.585954  20.096774
1975-01-31  50.498147  24.580645
1975-02-28  35.906097  22.000000
1975-03-31   0.457109   5.483871
1975-04-30   0.000000   0.433333

---

使用

pd.offset.MonthBegin

将月份向后移动

4

                 sd_x       sd_y
1972-10-31   0.000000   0.709677
1972-11-30   1.720838   4.366667
1972-12-31  15.893438   5.600000
1973-01-31   6.256230   6.548387
1973-02-28   0.653714  53.142857
1973-03-31   0.000000  70.354839
1973-04-30   0.000000  11.700000
1973-10-31   0.000000   0.096774
1973-11-30   0.000000   4.266667
1973-12-31   0.394652  53.419355
1974-01-31   4.540915  46.645161
1974-02-28   2.978056  35.571429
1974-03-31   0.000000   4.967742
1974-04-30   0.000000   0.000000
1974-10-31   0.000000   0.064516
1974-11-30   0.000000   1.000000
1974-12-31   5.585954  20.096774
1975-01-31  50.498147  24.580645
1975-02-28  35.906097  22.000000
1975-03-31   0.457109   5.483871
1975-04-30   0.000000   0.433333

shifted_months = df.index - pd.offsets.MonthBegin(5)
shifted_months

DatetimeIndex(['1972-06-01', '1972-07-01', '1972-08-01', '1972-09-01',
               '1972-10-01', '1972-11-01', '1972-12-01', '1973-06-01',
               '1973-07-01', '1973-08-01', '1973-09-01', '1973-10-01',
               '1973-11-01', '1973-12-01', '1974-06-01', '1974-07-01',
               '1974-08-01', '1974-09-01', '1974-10-01', '1974-11-01',
               '1974-12-01'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

然后，我们可以将

.year

属性用于

groupby

和

sum

                 sd_x       sd_y
1972-10-31   0.000000   0.709677
1972-11-30   1.720838   4.366667
1972-12-31  15.893438   5.600000
1973-01-31   6.256230   6.548387
1973-02-28   0.653714  53.142857
1973-03-31   0.000000  70.354839
1973-04-30   0.000000  11.700000
1973-10-31   0.000000   0.096774
1973-11-30   0.000000   4.266667
1973-12-31   0.394652  53.419355
1974-01-31   4.540915  46.645161
1974-02-28   2.978056  35.571429
1974-03-31   0.000000   4.967742
1974-04-30   0.000000   0.000000
1974-10-31   0.000000   0.064516
1974-11-30   0.000000   1.000000
1974-12-31   5.585954  20.096774
1975-01-31  50.498147  24.580645
1975-02-28  35.906097  22.000000
1975-03-31   0.457109   5.483871
1975-04-30   0.000000   0.433333

df.groupby(shifted_months.year).sum()

           sd_x        sd_y
1972  24.524220  152.422427
1973   7.913623  144.967128
1974  92.447307   73.659139

我们可以用

                 sd_x       sd_y
1972-10-31   0.000000   0.709677
1972-11-30   1.720838   4.366667
1972-12-31  15.893438   5.600000
1973-01-31   6.256230   6.548387
1973-02-28   0.653714  53.142857
1973-03-31   0.000000  70.354839
1973-04-30   0.000000  11.700000
1973-10-31   0.000000   0.096774
1973-11-30   0.000000   4.266667
1973-12-31   0.394652  53.419355
1974-01-31   4.540915  46.645161
1974-02-28   2.978056  35.571429
1974-03-31   0.000000   4.967742
1974-04-30   0.000000   0.000000
1974-10-31   0.000000   0.064516
1974-11-30   0.000000   1.000000
1974-12-31   5.585954  20.096774
1975-01-31  50.498147  24.580645
1975-02-28  35.906097  22.000000
1975-03-31   0.457109   5.483871
1975-04-30   0.000000   0.433333

df.groupby(shifted_months.year).sum().rename(lambda x: '{}/{}'.format(x, x + 1))

                sd_x        sd_y
1972/1973  24.524220  152.422427
1973/1974   7.913623  144.967128
1974/1975  92.447307   73.659139

---

预计产量是多少？1972/1973年的sd_x之和，1973/1974年的sd_x之和等等。我想得到从10月到4月的每个冬季的sd之和。然后这个指数可能看起来像1973年，1974年，1975年。。但是每个yeah都应该包含从10月到4月的值。你太快了；-）遗憾的是，我不能接受两个答案。这个答案有更好的解释，而MaxU答案是一个很好的一行！谢谢你们两位的快速回答@曼努埃尔也为我们感到难过。：-）我更喜欢

df.index-pd.DateOffset（月数=4）

！