“系列”对象python中的日期季度答案

【问题标题】：Date Quarters in 'Series' object python“系列”对象python中的日期季度
【发布时间】：2019-02-23 06:40:00
【问题描述】：

我正在尝试计算每个日期的值，以计算女巫季度的频率很高我尝试这些方法到目前为止不起作用...请帮助 :) 谢谢。注意：时间是'系列'对象

stime=df['timestamp']
#print (df['timestamp'].filter(like='08', axis=0)
#stime.filter(like='2018-07-18')
#stime.between_date('2018-01-01','2018-02-01', include_start=True, include_end=True)
#stime.month

【问题讨论】：

嗨。请花时间阅读how to provide a great pandas example 上的这篇文章以及如何提供minimal, complete, and verifiable example 并相应地修改您的问题。 how to ask a good question 上的这些提示也可能有用。
这是您要找的东西吗：df.set_index('timestamp').resample('Q').size() ？
@ChrisA 我的数据包含列时间戳 ex:'2018-08-29'
@ChrisA 我想计算我在 8 月份有多少 = 8（月）等所有月份来计算一年中的季度

标签： python-3.x pandas series

【解决方案1】：

试试这个：

data = pd.DataFrame({'timestamp': ['2018-01-07', '2018-01-08', '2018-04-08',
                                  '2018-03-09', '2018-09-08', '2018-12-08',
                                  '2018-01-21', '2018-09-11', '2018-03-08',
                                  '2018-11-08', '2018-10-18', '2018-04-04']})
data.timestamp = pd.to_datetime(data.timestamp)
data['quarter'] = data.timestamp.dt.quarter
data['month'] = data.timestamp.dt.month

data.groupby(['quarter', 'month']).month.count()

我希望它有所帮助。如果你也想按年计算，你可以添加data['year'] = data.timestamp.dt.year和data.groupby(['quarter', 'month', 'year']).month.count()

【讨论】：