将行从年值划分为月值 pandas

Question

我正在尝试根据月份将具有开始日期和结束日期的订单项分成多行。应根据特定月份的天数计算值。

例如1个订单项的数据：

id	StartDate	EndDate	Annual
abc	12/12/2018	01/12/2019	120,450

预期输出：

id	Month	Year	Monthly volume
abc	12	2018	6,600
abc	1	2019	10,230
abc	2	2019	9,240
abc	3	2019	10,230
abc	4	2019	9,900
abc	5	2019	10,230
abc	6	2019	9,900
abc	7	2019	10,230
abc	8	2019	10,230
abc	9	2019	9,900
abc	10	2019	10,230
abc	11	2019	9,900

Answer 1

下次你问的东西很少。

这是一个存在答案的案例，所以总是尝试 google 首先是减少重复。其他 post 在下面的代码中引用。
您还应该始终包括您已经尝试过的代码，所以不会喜欢做功课，但我们会帮助你。
您应该包含一个更容易复制的数据框。我不应该像下面的代码那样复制粘贴来构建它。
您显然正在做一些事情来将年度总量转换为月度总量，但您没有对此进行解释，所以不要指望它会为您完成。
最后，此代码不会转换为单独的月份和年份列，但是一旦你有了日期，这对你来说应该是微不足道的（或者 google 如何去做）。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data = [['abc','12/12/2018','12/01/2019',120450]], 
    columns = ['id', 'startDate', 'EndDate', 'Annual'] 
)
df['startDate'] = pd.to_datetime(df['startDate'])
df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['EndDate'])
# pd.bdate_range(start="2020/12/16", end="2020/12/26", freq="C", weekmask="Sat Sun")
# %%
df_start_end = df.melt(id_vars=['id', 'Annual'],value_name='date')
# credit to u/gen
# 
df = (
    df_start_end.groupby('id')
    .apply(lambda x: x.set_index('date')
    .resample('M').pad())
    .drop(columns=['id','variable'])
    .reset_index()
)
print(df)

将行从年值划分为月值 pandas

Divide rows from yearly to monthly values pandas

split

row

date

dataframe

pandas