如何将大熊猫的每月数据转换为季度数据
我有月度数据。我想将其转换为1月份从1月份开始的3个月的“期间”。因此，在下面的示例中，前三个月的汇总将转换为q2的开始（所需格式：1996q2）。而将三个月度值汇总在一起而得出的数据值是三列的平均值。从概念上讲，并不复杂。有谁知道如何一口气做到这一点？潜在地，我可以通过循环来做很多艰苦的工作，并从中进行硬编码，但是我是熊猫的新手，正在寻找比暴力更聪明的东西。
1996-04 1996-05 1996-06 1996-07 .....
25 19 37 40
所以我在寻找：
1996q2 1996q3 1996q4 1997q1 1997q2 .....
avg avg avg ... ...
问题答案：
您可以将pd.PeriodIndex（…，freq =’Q’）与groupby（…，axis =
1）
结合使用 ：
In [63]: df
Out[63]:
1996-04 1996-05 2000-07 2000-08 2010-10 2010-11 2010-12
0 1 2 3 4 1 1 1
1 25 19 37 40 1 2 3
2 10 20 30 40 4 4 5
In [64]: df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1).mean()
Out[64]:
1996Q2 2000Q3 2010Q4
0 1.5 3.5 1.000000
1 22.0 38.5 2.000000
2 15.0 35.0 4.333333
UPDATE ：将结果DF中的列作为dtype的字符串插入period：
In [66]: res = (df.groupby(pd.PeriodIndex(df.columns, freq='Q'), axis=1)
.mean()
.rename(columns=lambda c: str(c).lower()))
In [67]: res
Out[67]:
1996q2 2000q3 2010q4
0 1.5 3.5 1.000000
1 22.0 38.5 2.000000
2 15.0 35.0 4.333333
In [68]: res.columns.dtype
Out[68]: dtype('O')
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列
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我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，是一行23列。 我想把它转换成一个系列？我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么？ 我试过pd。系列（我的结果），但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢！
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如何将pandas数据帧（21 x 31）转换为numpy数组？ 例如： 数组_1（n_1，n_2，n_3，…，n31） 数组_2（n_1，n_2，n_3，…，n31） 数组21（n_1，n_2，n_3，…，n31） 我尝试了以下代码段： .. 并得到如下结果： 问题是第二个方括号太多了。我该如何解决这个问题？
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