複雑なピボットとリサンプル

Question

どこから始めるべきか分かりません。

これは私のデータの初期形状である：

df = pd.DataFrame({ 
    'Year-Mth': ['1900-01' 
       ,'1901-02' 
       ,'1903-02' 
       ,'1903-03' 
       ,'1903-04' 
       ,'1911-08' 
       ,'1911-09'], 
    'Category': ['A','A','B','B','B','B','B'], 
    'SubCategory': ['X','Y','Y','Y','Z','Q','Y'], 
    'counter': [1,1,1,1,1,1,1] 
}) 

df 

これは私が取得したいのですが、結果である - 以下の4年間のバケットにリサンプリングされた中で、第M-年：

可能であれば、私は 'Year-Mth'を再サンプリング可能にするプロセスでこれを行いたいので、別のバケットに簡単に切り替えることができます。ここで

Answer 1

cols = [df.SubCategory, pd.to_datetime(df['Year-Mth']), df.Category] 
df1 = df.set_index(cols).counter 

df1.unstack('Year-Mth').T.resample('60M', how='sum').stack(0).swaplevel(0, 1).sort_index().fillna('') 

Answer 2

は私の試みです：

df['Year'] = pd.cut(df['Year-Mth'].str[:4].astype(int), 
        bins=np.arange(1900, 1920, 5), right=False) 
df.pivot_table(index=['SubCategory', 'Year'], columns='Category', 
       values='counter', aggfunc='sum').dropna(how='all').fillna(0) 
Out: 
Category     A B 
SubCategory Year     
Q   [1910, 1915) 0.0 1.0 
X   [1900, 1905) 1.0 0.0 
Y   [1900, 1905) 1.0 2.0 
      [1910, 1915) 0.0 1.0 
Z   [1900, 1905) 0.0 1.0 

年の列がパンダ（またはnumpyの）などのパラメータ化されていない私の知る限り、ステップサイズでカットオプションを提供していません。しかし、私はそれが最小値/最大値についての少しの計算で行うことができると思います。何かのように：

df['Year'] = pd.to_datetime(df['Year-Mth']).dt.year 
df['Year'] = pd.cut(df['Year'], bins=np.arange(df['Year'].min(), 
        df['Year'].max() + 5, 5), right=False) 

これは、Excelのような素晴らしいビンを作成しません。