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python - 过滤从当前季度开始到本月末数据所属的 pandas 数据框中的行

问题描述

我正在尝试调整我的数据框以查找季度至今（QTD）行。在下面的数据中，我的年份从 2 月开始，所以当我说 QTD 时，我的意思如下：

Quarter Months
1       Feb, Mar, Apr
2       May, Jun, Jul
3       Aug, Sep, Oct
4       Nov, Dec, Jan

Sample Dataframe:
Quarter Month   Data    Value
1       1       A       100             
1       2       B       134             
1       3       C       145             
2       4       D       156             
2       5       E       167             
2       6       F       178             
3       7       G       123             
3       8       H       112             
3       9       I       187             
4       10      J       132             
4       11      K       109             
4       12      L       121

对于当前情况，假设我当前的月份是 9 月，已过滤的数据应仅包含从 8 月到 9 月的行。

我可以使用下面的函数来识别季度，但这是从一月开始的。

def current_quarter(dt):
    prev_quarter_map = ((4, -1), (1, 0), (2, 0), (3, 0))
    quarter, yd = prev_quarter_map[(dt.month - 1) // 3]
    return (quarter)

有没有办法只过滤从当前季度开始到当月结束的那些行？

标签： pythonpandasdataframedatetime

解决方案

想法是按从 开始的季度创建字典February，然后按月使用并按日期Series.map时间过滤，从字典转换为您的季度：boolean indexingnowdq

q = [[2,3,4],[5,6,7],[8,9,10],[11,12,1]]
dq = {x: k for k, v in enumerate(q, 1) for x in v}
print (dq)
{2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 2, 6: 2, 7: 2, 8: 3, 9: 3, 10: 3, 11: 4, 12: 4, 1: 4}

now = dq[pd.to_datetime('now').month]
print (now)
3

df1 = df[df['Month'].map(dq) == now]
print (df1)
   Quarter  Month Data  Value
7        3      8    H    112
8        3      9    I    187
9        4     10    J    132

如果需要按其他日期时间过滤：

date = datetime.date(2015, 1, 13)
now = dq[date.month]
print (now)
4

df1 = df[df['Month'].map(dq) == now]
print (df1)
    Quarter  Month Data  Value
0         1      1    A    100
10        4     11    K    109
11        4     12    L    121

编辑：在上面的解决方案中不区分季度年份，因此为它添加了新的解决方案tseries.offsets.QuarterBegin：

#add year column
print (df)
    Quarter  Month Data  Value  Year
0         1      1    A    100  2020
1         1      2    B    134  2020
2         1      3    C    145  2020
3         2      4    D    156  2020
4         2      5    E    167  2020
5         2      6    F    178  2020
6         3      7    G    123  2020
7         3      8    H    112  2020
8         3      9    I    187  2020
9         4     10    J    132  2020
10        4     11    K    109  2020
11        4     12    L    121  2020

#convert columns to datetimes and convert to datetime for start oq quarter

df['Q'] = (pd.to_datetime(df[['Month','Year']].assign(Day=1)) + 
           pd.offsets.QuarterBegin(0, startingMonth=2))
print (df)
    Quarter  Month Data  Value  Year          Q
0         1      1    A    100  2020 2020-02-01
1         1      2    B    134  2020 2020-02-01
2         1      3    C    145  2020 2020-05-01
3         2      4    D    156  2020 2020-05-01
4         2      5    E    167  2020 2020-05-01
5         2      6    F    178  2020 2020-08-01
6         3      7    G    123  2020 2020-08-01
7         3      8    H    112  2020 2020-08-01
8         3      9    I    187  2020 2020-11-01
9         4     10    J    132  2020 2020-11-01
10        4     11    K    109  2020 2020-11-01
11        4     12    L    121  2020 2021-02-01

它还被添加QuarterBegin到 datetime 和 last fitler 中：

date = datetime.date(2020, 1, 13)
custom_q = (date + pd.offsets.QuarterBegin(0, startingMonth=2))
print (custom_q)
2020-02-01 00:00:00


df1 = df[df['Q'] == custom_q]
print (df1)
   Quarter  Month Data  Value  Year          Q
0        1      1    A    100  2020 2020-02-01
1        1      2    B    134  2020 2020-02-01

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