过滤 pandas 数据框中的行，其中数据属于从当前季度开始到当月月底的数据

Question

我正在尝试调整我的数据框以查找季度至今 (QTD) 行。在下面的数据中，我的一年从二月开始，所以当我说 QTD 时，我的意思如下：Quarter Months1       Feb, Mar, Apr2       May, Jun, Jul3       Aug, Sep, Oct4       Nov, Dec, JanSample Dataframe:Quarter Month   Data    Value1       1       A       100             1       2       B       134             1       3       C       145             2       4       D       156             2       5       E       167             2       6       F       178             3       7       G       123             3       8       H       112             3       9       I       187             4       10      J       132             4       11      K       109             4       12      L       121             对于当前情况，假设我当前的月份是 9 月，已过滤的数据应仅包含 8 月至 9 月的行。我可以使用以下函数来识别季度，但这是从一月开始的。def current_quarter(dt):    prev_quarter_map = ((4, -1), (1, 0), (2, 0), (3, 0))    quarter, yd = prev_quarter_map[(dt.month - 1) // 3]    return (quarter)    有没有办法只过滤那些从当前季度开始到当月结束的行？

Answer 1

想法是从 开始按季度创建字典February，然后Series.map按月份使用并按boolean indexing日期时间过滤now从字典转换为您的季度dq：

q = [[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10],[11,12,1]]

dq = {x: k for k, v in enumerate(q, 1) for x in v}

print (dq)

{2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 2, 6: 2, 7: 2, 8: 3, 9: 3, 10: 3, 11: 4, 12: 4, 1: 4}

now = dq[pd.to_datetime('now').month]

print (now)

3

df1 = df[df['Month'].map(dq) == now]

print (df1)

   Quarter  Month Data  Value

7        3      8    H    112

8        3      9    I    187

9        4     10    J    132

如果需要按其他日期时间过滤：

date = datetime.date(2015, 1, 13)

now = dq[date.month]

print (now)

4

df1 = df[df['Month'].map(dq) == now]

print (df1)

    Quarter  Month Data  Value

0         1      1    A    100

10        4     11    K    109

11        4     12    L    121

编辑：在上面的解决方案中不区分年份和季度，因此为其添加了新的解决方案tseries.offsets.QuarterBegin：

#add year column

print (df)

    Quarter  Month Data  Value  Year

0         1      1    A    100  2020

1         1      2    B    134  2020

2         1      3    C    145  2020

3         2      4    D    156  2020

4         2      5    E    167  2020

5         2      6    F    178  2020

6         3      7    G    123  2020

7         3      8    H    112  2020

8         3      9    I    187  2020

9         4     10    J    132  2020

10        4     11    K    109  2020

11        4     12    L    121  2020

#convert columns to datetimes and convert to datetime for start oq quarter

df['Q'] = (pd.to_datetime(df[['Month','Year']].assign(Day=1)) + 

           pd.offsets.QuarterBegin(0, startingMonth=2))

print (df)

    Quarter  Month Data  Value  Year          Q

0         1      1    A    100  2020 2020-02-01

1         1      2    B    134  2020 2020-02-01

2         1      3    C    145  2020 2020-05-01

3         2      4    D    156  2020 2020-05-01

4         2      5    E    167  2020 2020-05-01

5         2      6    F    178  2020 2020-08-01

6         3      7    G    123  2020 2020-08-01

7         3      8    H    112  2020 2020-08-01

8         3      9    I    187  2020 2020-11-01

9         4     10    J    132  2020 2020-11-01

10        4     11    K    109  2020 2020-11-01

11        4     12    L    121  2020 2021-02-01

还被添加QuarterBegin到日期时间和最后的拟合器中：

date = datetime.date(2020, 1, 13)

custom_q = (date + pd.offsets.QuarterBegin(0, startingMonth=2))

print (custom_q)

2020-02-01 00:00:00

df1 = df[df['Q'] == custom_q]

print (df1)

   Quarter  Month Data  Value  Year          Q

0        1      1    A    100  2020 2020-02-01

1        1      2    B    134  2020 2020-02-01