代码示例:
import pandas as pd
# 创建一个包含日期和数据的数据框
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02'],
'data': [1, 2, 3, 4]})
# 将日期转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按月分组并计算每个月数据的总和
df_monthly = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='M')).sum()
# 打印每个月的数据总量
for month, data in zip(df_monthly.index.month_name(), df_monthly['data']):
print(f"{month}: {data}")
输出结果:
January: 3
February: 7
这个示例代码利用了Pandas库的功能。 首先,我们创建了一个数据框,其中包含日期和数据。 然后,我们将日期转换为日期时间格式。 接下来,我们将数据框按照月份分组并计算每个月数据的总和。 最后,我们循环打印了每个月的数据总量。
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