python 3.x - 분기 별 평균으로 그룹화하고 평균 계산에 사용 된 값 가져 오기-팬더

사용하다 GroupBy.agg 에 의해 생성 된 분기 기간 Series.dt.quarter 결합 값을 string 모래 mean 명명 된 집계에서 :

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df1 = (df.assign(Year = df['time'].dt.year,
                 Q = 'Q' + df['time'].dt.quarter.astype(str),
                 vals = df['value'].astype(str))
         .groupby(['Year','Q'])
         .agg(Values=('vals', ', '.join), Avg = ('value','mean'))
         .reset_index())
print (df1)
   Year   Q                              Values         Avg
0  2019  Q3                124.0, 123.0, 191.46  146.153333
1  2019  Q4                181.13, 24.23, 340.0  181.786667
2  2020  Q1  36.12, 56.12, 121.0, 115.62, 63.62   78.496000

편집하다:

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df1 = (df.groupby(df['time'].dt.to_period('Q').rename('YearQ'))['value']
         .agg([('Values', lambda x: ', '.join(x.astype(str))),('Avg','mean')])
         .reset_index()
         .assign(Year = lambda x: x['YearQ'].dt.year,
                 Q = lambda x: 'Q' + x['YearQ'].dt.quarter.astype(str))
         .reindex(['Year','Q','Values','Avg'], axis=1))
print (df1)
   Year   Q                              Values         Avg
0  2019  Q3                124.0, 123.0, 191.46  146.153333
1  2019  Q4                181.13, 24.23, 340.0  181.786667
2  2020  Q1  36.12, 56.12, 121.0, 115.62, 63.62   78.496000

그룹화를 작성하고 그룹별로 작성하고 색인을 연도 및 분기로 재구성하십시오.

grouper = pd.Grouper(key='time',freq='Q')
res = (df
       .assign(temp = df.value.astype(str))
       .groupby(grouper)
       .agg(Values=('temp', ','.join),
            Avg = ('value',np.mean)
           )
      )
res.index = [res.index.year, 'Q' + res.index.quarter.astype(str)]
res.index = res.index.set_names(['Year','Quarter'])

                       Values                   Avg
Year    Quarter     
2019    Q3       123.0,124.0,191.46             146.153333
        Q4       181.13,24.23,340.0             181.786667
2020    Q1       36.12,56.12,121.0,115.62,63.62 78.496000