Ежегодные суммы и средние месячные с пандами

Question

У меня есть набор данных, который индексируется по датам. Есть ли простой способ получить годовые и средние месячные значения из этого набора данных?

                       a       b                  c              d          e
Statement Date                                                                  
2003-12-29         655.0   54.51           0.083221            0.0       4.70   
2004-01-28         978.0   82.69           0.084550            0.0       4.70   
2004-02-25         905.0   78.58           0.086829            0.0       4.70   
2004-03-29        1099.0   95.90           0.087261            0.0       4.70   
2004-04-28        1070.0   93.88           0.087738            0.0       4.70   
2004-05-26         656.0   57.99           0.088399            0.0       4.70   
2004-06-28         527.0   43.92           0.083340            0.0       4.70   
2004-07-28         399.0   32.79           0.082180            0.0       4.70   
2004-08-27         359.0   30.53           0.085042            0.0       4.70   
2004-09-28         381.0   34.76           0.091234            0.0       4.70   
2004-10-26         471.0   45.25           0.096072            0.0       4.70   
2004-11-24         967.0   85.99           0.088925            0.0       4.70   
2004-12-28        1175.0  101.49           0.086374            0.0       4.70   
2005-01-27         849.0   80.78           0.095147            0.0       4.70   
2005-02-24         641.0   61.24           0.095538            0.0       4.70   
2005-03-29         821.0   77.10           0.093910            0.0       4.70   
2005-04-27         647.0   64.49           0.099675            0.0       4.70   
2005-05-26         514.0   49.54           0.096381            0.0       4.70   
2005-06-28         411.0   39.78           0.096788            0.0       4.70   
2005-07-27         411.0   39.70           0.096594            0.0       4.70   
2005-08-29         834.0   83.20           0.099760            0.0       4.70   
2005-09-28         589.0   59.67           0.101307            0.0       4.70   
2005-10-26         476.0   52.29           0.109853            0.0       4.70   
2005-11-28         703.0   77.26           0.109900            0.0       4.70   
2005-12-28         758.0   90.35           0.119195            0.0       4.70   
2006-01-27         668.0   71.12           0.106467           99.0      10.54   
2006-02-24         830.0   88.17           0.106229           13.0       4.70   
2006-03-29         859.0   92.09           0.107206            0.0       4.70   
2006-04-26         557.0   59.41           0.106661            2.0       4.70   
2006-05-26         732.0   76.88           0.105027           27.0       4.70   

Я хотел бы создать годовые итоги столбца a, а также создать среднемесячное использование (то есть средние значения столбца a за январь 2004, 2005 и 2006 годов). Я пытался использовать панд, но не мог заставить это работать. Было бы неплохо вывести новые значения в новый фрейм данных, если это возможно. Любая помощь приветствуется.

Пожалуйста, дайте мне знать, если что-то неясно

Answer 1

Я думаю, что нужно заказать CategoricalIndex для правильного упорядочения при выводе с DatetimeIndex.month_name или DatetimeIndex.strftime с совокупностью mean:

cats = ['January','February','March','April','May','June','July','August',
          'September','October','November','December']

idx = pd.CategoricalIndex(df.index.month_name(), categories=cats, ordered=True)
#alternative solution
#idx = pd.CategoricalIndex(df.index.strftime('%B'), categories=cats, ordered=True)
df1 = df.groupby(idx).mean()
print (df1)
                         a          b         c          d         e
Statement Date                                                      
January         831.666667  78.196667  0.095388  33.000000  6.646667
February        792.000000  75.996667  0.096199   4.333333  4.700000
March           926.333333  88.363333  0.096126   0.000000  4.700000
April           758.000000  72.593333  0.098025   0.666667  4.700000
May             634.000000  61.470000  0.096602   9.000000  4.700000
June            469.000000  41.850000  0.090064   0.000000  4.700000
July            405.000000  36.245000  0.089387   0.000000  4.700000
August          596.500000  56.865000  0.092401   0.000000  4.700000
September       485.000000  47.215000  0.096271   0.000000  4.700000
October         473.500000  48.770000  0.102962   0.000000  4.700000
November        835.000000  81.625000  0.099413   0.000000  4.700000
December        862.666667  82.116667  0.096263   0.000000  4.700000

А DatetimeIndex.year для агрегата sum:

df2 = df.groupby(df.index.year).sum()
print (df2)
                     a       b         c      d      e
Statement Date                                        
2003             655.0   54.51  0.083221    0.0   4.70
2004            8987.0  783.77  1.047944    0.0  56.40
2005            7654.0  775.40  1.214048    0.0  56.40
2006            3646.0  387.67  0.531590  141.0  29.34