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1915 개의 행이있는 데이터 세트가 있는데 입력 날짜 col 및 qty col이 포함되어 있습니다. 즉,

10/22/2018 수량 : 1 2018 년 10 월 22 일 수량 : 3 2017 년 11 월 22 일 수량 : 1

날짜 개수와 관련된 수량을 곱하기 위해 아래 코드를 편집 할 수 있습니까? 나는 멀티 플라이어를 어디에 두어야하는지 고민하고 있었지만, 엉망이다. 이것은 지금까지 실행 한 코드입니다 (승수없이).

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
quotes = pd.read_csv("PO25474.csv")

quotes["ENTRY_DATE"] = quotes["ENTRY_DATE"].astype("datetime64")
plt.figure(figsize=(20, 10))
ax = (quotes["ENTRY_DATE"].groupby([quotes["ENTRY_DATE"].dt.year,\ 
quotes["ENTRY_DATE"].dt.month]).count().plot(kind="bar"))
ax.set_xlabel("quotes by month")
ax.set_ylabel("count")
ax.set_title("title")
plt.show()

  • 답변 # 1

    해결했습니다. groupby 후에 QTY를 넣고 합계로 카운트 아웃했습니다.

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt; plt.rcdefaults()
    import matplotlib.dates as mdates
    import numpy as np
    quotes = pd.read_csv("PO25474.csv")
    qty = quotes[["ENTRY_DATE" , "QTY"]]
    quotes["ENTRY_DATE"] = quotes["ENTRY_DATE"].astype("datetime64")
    plt.figure(figsize=(12, 5))
    ax = (quotes.groupby([quotes["ENTRY_DATE"].dt.year, quotes["ENTRY_DATE"].dt.month]) 
    ['QTY'].sum().plot(kind="bar"))
    ax.set_xlabel("quotes by month")
    ax.set_ylabel("count")
    ax.set_title("PO25474")
    plt.show()
    
    

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