下面是一个示例代码,演示了如何根据月份差异分组并计算总计。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01'],
'金额': [100, 200, 300, 150, 250]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将日期列转换为日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
# 提取月份作为新列
df['月份'] = df['日期'].dt.month
# 按月份差异分组并计算总计
result = df.groupby('月份')['金额'].sum()
# 打印结果
print(result)
输出结果为:
月份
1 100
2 200
3 300
4 150
5 250
Name: 金额, dtype: int64
这个示例代码使用pandas库来处理和分析数据。首先,创建了一个包含日期和金额的示例数据。然后,将日期列转换为日期类型,并使用dt.month
方法提取月份作为新列。最后,使用groupby
方法按月份分组,并使用sum
方法计算每个月份的金额总计。
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