Python Pandas：季節のDateOffsetオブジェクトを作成していますか？

Question

私は時間単位の周波数を持つdatetimeインデックス付きデータフレームを持っています。私はgroupbyオブジェクトを生成したいと思います - シーズンごとにグループ化します。季節ごとに春は3ヶ月、4ヶ月、5ヶ月、6時間、7時間、8時間などです。私は毎年のシーズンの組み合わせのためのユニークなグループを持っていたいと思います。カスタムDateOffsetでこれを行う方法はありますか？それを行うにはサブクラスが必要でしょうか？または、シーズンの列を作成してから、次のようにしてください。grouper = df.groupby([df['season'], df.index.year])

現在のコードは醜いです：

def group_season(df): 
    """ 
    This uses the meteorological seasons 
    """ 
    df['month'] = df.index.month 
    spring = df['month'].isin([3,4,5]) 
    spring[spring] = 'spring' 
    summer = df['month'].isin([6,7,8]) 
    summer[summer] = 'summer' 
    fall = df['month'].isin([9,10,11]) 
    fall[fall] = 'fall' 
    winter = df['month'].isin([12,1,2]) 
    winter[winter] = 'winter' 
    df['season'] = pd.concat([winter[winter != False], spring[spring != False],\ 
    fall[fall != False], summer[summer != False]], axis=0) 

    return df.groupby([df['season'], df.index.year]) 

Answer 1

あなたがしたいグループの種類については、anchored quarterly offsetsを使用しています。

SEASONS = { 
    'winter': [12, 1, 2], 
    'spring': [3, 4, 5], 
    'summer': [6, 7, 8], 
    'fall': [9, 10, 11] 
} 
MONTHS = {month: season for season in SEASONS.keys() 
         for month in SEASONS[season]} 

by_season.index = (pd.Series(by_season.index.month).map(MONTHS) + 
        ' ' + by_season.index.year.astype(str)) 
print(by_season) 

#    num 
# winter 2015 1 
# spring 2016 9 
# summer 2016 18 
# fall 2016  27 
# winter 2016 11 

：あなたはまた、インデックス内のよりよい、より多くの説明ラベルを作ることができます

import numpy as np 
import pandas as pd 

dates = pd.date_range('2016-01', freq='MS', periods=12) 
df = pd.DataFrame({'num': np.arange(12)}, index=dates) 
print(df) 

#    num 
# 2016-01-01 0 
# 2016-02-01 1 
# 2016-03-01 2 
# 2016-04-01 3 
# 2016-05-01 4 
# 2016-06-01 5 
# 2016-07-01 6 
# 2016-08-01 7 
# 2016-09-01 8 
# 2016-10-01 9 
# 2016-11-01 10 
# 2016-12-01 11 

by_season = df.resample('QS-MAR').sum() 
print(by_season) 

#    num 
# 2015-12-01 1 
# 2016-03-01 9 
# 2016-06-01 18 
# 2016-09-01 27 
# 2016-12-01 11