如何从每个季度检索 3 个月，从而将 df 行数增加 3 倍。熊猫，蟒蛇

Question

我有一个非常愚蠢的任务，但还没有找到方法， 我有一个巨大的df，这是头

    Deal Date Period Name  Price Quarter Start                   Quarter End
0  2011-11-01     2011-Q4  30.76    2011-10-01 2011-12-31 23:59:59.999999999
1  2011-11-01     2012-Q1  30.95    2012-01-01 2012-03-31 23:59:59.999999999
2  2011-11-01     2012-Q2  30.67    2012-04-01 2012-06-30 23:59:59.999999999
3  2011-11-01     2012-Q3  29.87    2012-07-01 2012-09-30 23:59:59.999999999
4  2011-11-01     2012-Q4  29.49    2012-10-01 2012-12-31 23:59:59.999999999

我希望有一个额外的列显示“月”，上面的 5 行将变为 15 行，例如初始行 0 将重复两次

    Deal Date Period Name  Price Quarter Start                   Quarter End  Month
0  2011-11-01     2011-Q4  30.76    2011-10-01 2011-12-31 23:59:59.999999999  10
1  2011-11-01     2011-Q4  30.76    2011-10-01 2011-12-31 23:59:59.999999999  11 
2  2011-11-01     2011-Q4  30.76    2011-10-01 2011-12-31 23:59:59.999999999  12

因为这 3 个月包含在第 4 季度... 其余行类似。

有没有简单的方法来实现这一点？谢谢

Answer 1

您可以从 period 中提取季度值，然后使用只有 12 行包含季度 -> 月映射的数据框执行 pandas.merge。

简化示例代码：

import pandas as pd

df_test = pd.DataFrame({'quart':[1,2,3,4,1,2], 'val': ['a','b','c','d','e','f']})

df_quart_to_month = pd.DataFrame({'quart':[1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4], 'month': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]})

df_with_months = df_test.merge(df_quart_to_month ,on='quart', how='outer')

如果你想保持原来的顺序：

df_with_months = df_test.reset_index().merge(df_quart_to_month ,on='quart', how='outer').set_index('index')

df_sorted = df_with_months.sort_values(['index', 'month'], ascending=[True, True])

或者，您可以根据季度将数据集拆分为 4 个数据帧，将每个子数据帧复制两次并添加相应的月份。然后将生成的 12 个子数据帧连接在一起。