使用 Pandas 在面板数据中创建月度数据到季度数据的平均值

Question

我有以下数据集：

     Date Country         Specie  Monthly Average  \
 Apr 2015       BR             co         5.840000   
 Apr 2015       BR            no2         7.553704   
 Apr 2015       BR             o3        15.561667   
 Apr 2015       BR           pm10        16.283333   
 Apr 2015       BR           pm25        51.633333

……………………

对于10个国家，对于2015年到2021年的某些排放量（物种）。我想将它们转换为以下形式的季度平均数据（使用一个季度中相应月份的平均值）作为示例:

     Date Country         Specie  Quarterly Average  \
 2015 Q1       BR             co         6.840000   
 2015 Q1       BR            no2         9.553704   
 2015 Q1       BR             o3        17.561667   
 2015 Q1       BR           pm10        18.283333   
 2015 Q1       BR           pm25        55.633333

……………………

如何在 python pandas 中做到这一点？

另外还有一个问题，如果我想把Specie按列分开，取相应的值，怎么可能，这样我就可以得到下面的结构：

     Date Country         co Average       no2 Average   o3 Average      ...    \
 2015 Q1       BR           6.840000      9.553704   17.561667 
 2015 Q2       BR           8.840000      10.553704   18.561667

Answer 1

首先从原始 Date 列创建一个 Quarter 列

df['Quarter'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.to_period('Q')

然后按 Country、Specie 和 Quarter 列分组，计算每个组中 Monthly Average 列的平均值。将结果列重命名为 Quarterly Average.

df_ = df.groupby(['Country', 'Specie', 'Quarter'], as_index=False)['Monthly Average'].mean().rename(columns={'Monthly Average': 'Quarterly Average'})

仅供参考，pandas.pivot_table() 是您要获取的结构。

使用 Pandas 在面板数据中创建月度数据到季度数据的平均值

Create Average of Monthly Data to Quaterly Data in Panel Data using Pandas

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converters

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