我想按特定日期拆分数据框，截止级别为 3 月 31 日。这意味着 3 月 31 日之前的所有内容都应该属于一个数据框，之后的所有内容都应该属于下一个数据框，依此类推。数据如下所示:
c_name date revenue t_rev
310260 1-800 CONTACTS INC 1997-01-31 3.628 0
296014 1-800 CONTACTS INC 1998-01-31 6.970 0
291248 1-800 CONTACTS INC 1998-05-06 10.429 0
287356 1-800 CONTACTS INC 1998-08-11 12.801 0
283720 1-800 CONTACTS INC 1998-11-10 18.419 0
279837 1-800 CONTACTS INC 1999-02-24 18.227 0
277333 1-800 CONTACTS INC 1999-04-27 22.304 0
274650 1-800 CONTACTS INC 1999-07-20 23.960 0
269885 1-800 CONTACTS INC 1999-10-26 26.890 0
265851 1-800 CONTACTS INC 2000-02-07 25.371 0
预期输出:
df1:
c_name date revenue t_rev
310260 1-800 CONTACTS INC 1997-01-31 3.628 0
df2:
c_name date revenue t_rev
296014 1-800 CONTACTS INC 1998-01-31 6.970 0
df3:
c_name date revenue t_rev
291248 1-800 CONTACTS INC 1998-05-06 10.429 0
287356 1-800 CONTACTS INC 1998-08-11 12.801 0
283720 1-800 CONTACTS INC 1998-11-10 18.419 0
279837 1-800 CONTACTS INC 1999-02-24 18.227 0
df4:
c_name date revenue t_rev
277333 1-800 CONTACTS INC 1999-04-27 22.304 0
274650 1-800 CONTACTS INC 1999-07-20 23.960 0
269885 1-800 CONTACTS INC 1999-10-26 26.890 0
265851 1-800 CONTACTS INC 2000-02-07 25.371 0
到目前为止我的代码如下:
import pandas as pd
path = 'C:/Users/Adrian/Desktop/'
df = pd.read_csv(path + "trailing.csv", low_memory=False, usecols=[0, 3, 6])
df.rename(columns={'report_dte': 'date'}, inplace=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%d/%m/%Y")
df = df.sort_values(["date"], ascending=True)
df['t_rev'] = 0
df2 = df.groupby("c_name")
counter = 0
for c_name, df_name in df2:
counter += 1
print(df_name.sort_values(['date'], ascending=True))
print(len(df_name.index))
if counter == 1:
break
@Josh Friedlander、@Jeril 和@KeepAlive 解决方案按预期工作。谢谢大家!
请您参考如下方法:
我尝试运行这段代码，但我想它应该可以工作。
def getFiscalYear(dt):
year = dt.year
if dt.month<4: year -= 1
return year
df['year'] = df['date'].apply(getFiscalYear)
df.groupby('year')
确保“日期”列的类型为 pd.datetime。我们在这里所做的是，我们正在尝试创建一个基于财政年度的列，并以此为基础进行分组。
如果您想为每年创建一个数据框，那么您可以遍历“年”列并在创建新数据框的过程中创建新的数据框。
df_dict = {}
for year in df['year'].unique():
df_dict[year] = df[df['year' == year]]
