使用 Pandas 将季度业绩转换为年度业绩的建议

Question

因此，我有2020年第一季度至2021第四季度迪士尼加收入的季度数据。

Disney_plus_Revenue = pd.read_csv("Disney_plus_Revenue.csv")


Disney_plus_Revenue.rename(columns = {'Year':'Quarter'},inplace = True)


Disney_plus_Revenue.insert(0,"Year",["2020","2020","2020","2020","2021","2021","2021","2021"],True)


Disney_plus_Revenue.rename(columns = {'Revenue':'Disney_Plus_Revenue'},inplace = True)


Disney_plus_Revenue = Disney_plus_Revenue.groupby('Year').agg({'Disney_Plus_Revenue': ['sum']})    



DS_new = pd.DataFrame(np.array([["2010",None],["2011",None],["2012",None],["2013",None],["2014",None],["2015",None],["2016",None],["2017",None],["2018",None],["2019",None]]), columns=['Year','Disney_Plus_Revenue']).append(Disney_plus_Revenue, ignore_index=True)

错误-

Answer 1

首先，使用< code >。agg将给你一个多指数数据框架。由于您只使用了一个聚合函数，也许您应该这样分组:

agg = Disney_plus_Revenue.groupby("Year")["Revenues"].sum()

这将为您提供一个系列：

Year
2020    2.802
2021    5.200
Name: Revenues, dtype: float64

然后，您可以为每年创建另一个“无”值的系列：

indexes = np.arange(2010, 2020)
values = [None for x in indexes]
new_series = pd.Series(data=values, index=indexes, name="Revenues")

最后，将它们连接起来:

pd.concat([new_series, agg])

2010     None
2011     None
2012     None
2013     None
2014     None
2015     None
2016     None
2017     None
2018     None
2019     None
2020    2.802
2021      5.2
Name: Revenues, dtype: object