팬더 주파수 변환

Question

date_range 만든 데이터없이 data.asfreq(MonthEnd())을 사용할 수 있는지를 찾으려고합니다. 내가 뭘하려고하는지.

tdelta = data.period[1] - data.period[0] 
data.period.freq = tdelta 

그리고 일부 인쇄 때 명령 :

print(data) 
print(data.period.freq) 
print(data.dtypes) 

import numpy as np 
import pandas as pd 
data = pd.read_csv("https://www.quandl.com/api/v3/datasets/FRED/GDPC1.csv?api_key=", parse_dates=True) 
data.columns = ["period", "integ"] 
data['period'] = pd.to_datetime(data['period'], infer_datetime_format=True) 

가 그럼 난 이렇게 내 '기간'열에 주파수를 할당 할 : 나는 다음과 같은 코드로 CSV 쿼리를 실행할

반품 :

.......... 
270 1948-07-01 2033.2 
271 1948-04-01 2021.9 
272 1948-01-01 1989.5 
273 1947-10-01 1960.7 
274 1947-07-01 1930.3 
275 1947-04-01 1932.3 
276 1947-01-01 1934.5 

[277 rows x 2 columns] 
-92 days +00:00:00 
period datetime64[ns] 
integ   float64 
dtype: object 

는 또한 '지수'를 만들어 원래의 'DATE'열을 구문 분석 할 수 있습니다 : 내가하고 싶은 것은 매달 행에 분기 별 데이터를 은밀한 단지입니다

data = pd.read_csv("https://www.quandl.com/api/v3/datasets/FRED/GDPC1.csv?api_key=", parse_dates=True, index_col='DATE') 

. 예를 들어 :

270 1948-07-01 2033.2 
271 1948-06-01 NaN 
272 1948-05-01 NaN 
273 1948-04-01 2021.9 
274 1948-03-01 NaN 
275 1948-02-01 NaN 
276 1948-01-01 1989.5 
......and so on....... 

나는 결국 ts.asfreq(MonthBegin())하고, ts.asfreq(MonthBegin(), method='pad')를 사용하여이 작업을 수행하기 위해 노력하고있어. 지금까지 실패했습니다. 나는 다음과 같은 오류가 있습니다

내가 asfreq를 사용할 수있다

NameError: name 'MonthBegin' is not defined 

내 질문에 내가 프레임을 만들 수 date_range를 사용하지 않는 경우? 어떻게 든 내 날짜 열을 함수에 '전달'합니다. 이것이 해결책이 아니라면 분기 별 월간 빈도로 변환하는 다른 쉬운 방법이 있습니까?

Answer 1

사용하십시오 TimeGrouper :

import pandas as pd 

periods = ['1948-07-01', '1948-04-01', '1948-01-01', '1947-10-01', 
      '1947-07-01', '1947-04-01', '1947-01-01'] 
integs = [2033.2, 2021.9, 1989.5, 1960.7, 1930.3, 1932.3, 1934.5] 
df = pd.DataFrame({'period': pd.to_datetime(periods), 'integ': integs}) 
df = df.set_index('period') 

df = df.groupby(pd.TimeGrouper('MS')).sum().sort_index(ascending=False) 

편집 : 당신은 또한 대신 TimeGrouper의 resample를 사용할 수 있습니다

df.resample('MS').sum().sort_index(ascending=False)