假设有一个包含日期和数值的数据框df:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2022-01-01', freq='D'),
'value': np.random.randint(0, 100, 366)
})
将日期列的频率转换为季度:
df['quarter'] = df['date'].dt.to_period('Q')
根据季度进行分组,计算每个季度的平均值:
quarterly_avg = df.groupby('quarter')['value'].mean()