如何在时间戳数据框中按月求和？答案

【问题标题】：How to sum by month in timestamp Data Frame?如何在时间戳数据框中按月求和？
【发布时间】：2021-04-27 15:30:47
【问题描述】：

我有这样的数据框：

trx_date	trx_amount
2013-02-11	35
2014-03-10	26
2011-02-9	10
2013-02-12	5
2013-01-11	21

我如何过滤到月份和年份？这样我就可以总结 trx_amount

示例预期输出：

trx_monthly	trx_sum
2013-02	40
2013-01	21
2014-02	35

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以通过Series.dt.to_period 将值转换为月份，然后聚合sum：

df['trx_date'] = pd.to_datetime(df['trx_date'])

df1 = (df.groupby(df['trx_date'].dt.to_period('m').rename('trx_monthly'))['trx_amount']
        .sum()
        .reset_index(name='trx_sum'))
print (df1)
  trx_monthly  trx_sum
0     2011-02       10
1     2013-01       21
2     2013-02       40
3     2014-03       26

或者通过Series.dt.strftime将日期时间转换为YYYY-MM格式的字符串：

df2 = (df.groupby(df['trx_date'].dt.strftime('%Y-%m').rename('trx_monthly'))['trx_amount']
         .sum()
         .reset_index(name='trx_sum'))
print (df2)
  trx_monthly  trx_sum
0     2011-02       10
1     2013-01       21
2     2013-02       40
3     2014-03       26

或者转换成月份和年份，那么输出就不同了——3列：

df2 = (df.groupby([df['trx_date'].dt.year.rename('year'), 
                  df['trx_date'].dt.month.rename('month')])['trx_amount']
         .sum()
         .reset_index(name='trx_sum'))
print (df2)
   year  month  trx_sum
0  2011      2       10
1  2013      1       21
2  2013      2       40
3  2014      3       26

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个-

df['trx_month'] = df['trx_date'].dt.month

df_agg = df.groupby('trx_month')['trx_sum'].sum()

【讨论】：