Python 返回每月的最后日期和值（以大熊猫为单位）

我有每日数据的熊猫df。我想返回每个月的最后一个值。我认为简单的解决方案是

.resample（“M”）.apply（lambda ser:ser.iloc[-1，]）

然而，似乎

resample

实际上是计算月末日期，而不是返回当月出现的实际日期。这是故意的行为吗？MWE：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.Series(np.arange(100), index=pd.date_range(start="2000-01-02", periods=100)).to_frame()
df.sort_index().resample("M").apply(lambda ser: ser.iloc[-1,])
#             0
#2000-01-31  29
#2000-02-29  58
#2000-03-31  89
#2000-04-30  99

---

当

df

中出现的最后一个日期是

2000-04-10

时，您可能需要查看

groupby

+

tail

df.groupby(df.index.month).tail(1)
Out[18]: 
             0
2000-01-31  29
2000-02-29  58
2000-03-31  89
2000-04-10  99

通过与一起使用，您可以将样本下采样到日历月底（请参阅有关偏移量的链接文档），然后传递函数。因此，您的指数将始终是该月的最后一天，这确实是预期的行为。您正在应用的函数（

lambda ser:ser.iloc[-1，]

）只是说：对于在这一天结束的日历日期，在原始数据中找到的最后一个值是什么

例如，您还可以使用偏移量

MS

而不是

M

，对月初重新采样，结果将相同，只是索引将是日历月的第一天而不是最后一天：

# Resample to month end, as you had originally:
>>> df.sort_index().resample("M").apply(lambda ser: ser.iloc[-1,])
             0
2000-01-31  29
2000-02-29  58
2000-03-31  89
2000-04-30  99

# Resample to month start: same data, except index is month start instead of month end
>>> df.sort_index().resample("MS").apply(lambda ser: ser.iloc[-1,])
             0
2000-01-01  29
2000-02-01  58
2000-03-01  89
2000-04-01  99

---

正如温家宝所指出的，如果你只是想显示在数据中找到的最后一个实际日期，最好使用groupby重新采样非常有用，如果您想将数据向上或向下采样到不同的时间频率，而不是从原始时间频率中选择真实数据

是的，注意

尾部

：询问为什么

重新采样

是在弥补当月的最后日期，而不是返回当月出现的实际日期。您的解决方案有效（尽管会失败多年）@Alex使用“结束”约定按月重新采样。将值指定给期间的最后一个月。在Doc中，为什么在尝试您的方法时，我得到的

单位置索引器超出了范围

？