如何在 pandas 中按财政年度对数据进行分组？

Question

我有以下数据框，其中包含一家公司的财务数据，该公司的财政年度从 3 月 1 日到 2 月的最后一天。真实数据框涵盖多个财政年度。

date	fcf	debt_service	cash_or_overdraft	cash_generated
2017Q1	38	0	-36.0	14.5
2017Q2	-24	0	-101.4	-65.3
2017Q3	21	0	-92.8	8.5
2017Q4	89	-145	-115.0	15.3
2018Q1	17	-150	-140.4	-25.8
2018Q2	36	-130	-59.5	80.8
2018Q3	50	-162	-179.9	-120.4
2018Q4	29	-147	-142.0	-6.3

我想汇总每个财政年度的数据。我尝试了以下方法。但是，它似乎是根据日历年而不是财政年汇总数据。这排除了我的总数，因为总数与实际财政年度不一致。

debt_service = df2.groupby(df2['index'].dt.year)['debt_service'].agg(['sum', 'mean', 'max'])

Answer 1

您可以尝试提取期间对象的年份。

data = [ {"period" : pd.Period('2018Q1', freq='Q-FEB'), "value" : 1000},
        {"period" : pd.Period('2018Q2', freq='Q-FEB'), "value" : 1000},
        {"period" : pd.Period('2018Q3', freq='Q-FEB'), "value" : 1000},
        {"period" : pd.Period('2018Q4', freq='Q-FEB'), "value" : 1000},
        {"period" : pd.Period('2019Q1', freq='Q-FEB'), "value" : 2000},
        {"period" : pd.Period('2019Q2', freq='Q-FEB'), "value" : 2000},
        {"period" : pd.Period('2019Q3', freq='Q-FEB'), "value" : 2000},
        {"period" : pd.Period('2019Q4', freq='Q-FEB'), "value" : 2000}]

df = pd.DataFrame(data)

有列表理解

df["fiscal_year"] = [x.qyear for x in df["period"].values]

或申请

def get_fiscal_year(row):
  row["fiscal_year"] = row["period"].qyear
  return row

df["fiscal_year"] = None
df = df.apply(get_fiscal_year, axis=1)

然后，进行分组：

df.groupby('fiscal_year')['debt_service'].agg(['sum','mean','max'])

如何在 pandas 中按财政年度对数据进行分组？

How do I group data by fiscal year in pandas?

python

period

pandas