pandasグループは四半期に日付を設定し、売上の列を合計します

Question

私はPythonを学習していますが、現時点で私はいくつかの販売データを持っています。データはCSV形式で、毎週の売り上げが表示されます。私は、各部署で月毎にweeklysalesを追加すると、レコードを表示したい

store# dept# dates  weeklysales 
    1  1 01/01/2005  50000 
    1  1 08/01/2005  120000 
    1  1 15/01/2005  75000 
    1  1 22/01/2005  25000 
    1  1 29/01/2005  18000 
    1  2 01/01/2005  15000 
    1  2 08/01/2005  12000 
    1  2 15/01/2005  75000 
    1  2 22/01/2005  35000 
    1  2 29/01/2005  28000 
    1  1 01/02/2005  50000 
    1  1 08/02/2005  120000 
    1  1 15/02/2005  75000 
    1  1 22/03/2005  25000 
    1  1 29/03/2005  18000 

：以下のよう は、私はいくつかのサンプルデータの列の下に持っています。

私はリンクの下からパンダにGROUPBY機能を使用しようとしました：

how to convert monthly data to quarterly in pandas

Pandas group by and sum two columns

Pandas group-by and sum

しかし、私はすべての合計を取得することにどのような上記で起こっていますストアと部門番号を追加して次のように出力します。

私はそのための解決策を得ることができる場合

store# dept# dates  weeklysales 
    1  1  01/2005  28800 
    1  2  01/2005  165000 
    1  1  02/2005  245000 
    1  1  03/2005  43000 

感謝するでしょう：私は店とDEPT番号を追加したいが、ちょうど毎月によりweeklysalesの数字を追加するなどの表示はしたくない

store# dept# dates  weeklysales 
    4  3  01/2005  28800 
    4  1  01/2005  165000 
    4  3  02/2005  245000 
    4  3  03/2005  43000 

。

乾杯、

Answer 1

これはあなたの後ですか？

日付を月/年の形式に変換して、グループと合計の売上を変換します。

(df.assign(dates=df.dates.dt.strftime('%m/%Y')) 
    .groupby(['store#','dept#','dates']) 
    .sum() 
    .reset_index() 
) 
Out[243]: 
    store# dept# dates weeklysales 
0  1  1 01/2005  288000 
1  1  1 02/2005  245000 
2  1  1 03/2005  43000 
3  1  2 01/2005  165000