如何创建不使用熊猫的个人账户的平均每月，季度提款金额的新列？

Posted 2021-05-04

data.groupby(['Account No']).agg({ "WITHDRAWAL AMT": ["count", "sum"], "DEPOSIT AMT":["count", "sum"],
                                            "BALANCE AMT": ["count", "sum"]}) 

为单个用户提供结果，但不能每月进行一次。

data.groupby(['Account No']).agg({ "WITHDRAWAL AMT": ["count", "sum"], "DEPOSIT AMT":["count", "sum"],
                                            "BALANCE AMT": ["count", "sum"]})

单个用户应该只有一行。

答案

有多种方法，我将建议两种方法

首先：添加石斑鱼，即，将您的groupby修改为

df.groupby(["Account No", pd.Grouper(key="Date", freq="M")]

第二：从日期创建年和月列，然后对它们进行分组。将您的grouby更改为：

df.assign(Year=lambda x: x["Date"].dt.year, Month=lambda x: x["Date"].dt.month)
  .groupby(["Account No", "Year", "Month"])

与宿舍相同。

现在将数据分组之后，可以使用unstack将分组对象移动到列，每位用户创建一行。

您需要对四分之一进行同样的操作，然后合并/合并数据框。因此，这将是一个多步骤的方法。