英文:
Python, how to average month from 15th to 15th of each month, or nth to nth
问题
Sure, here's the translated content without the code part:
我有一个pandas数据框，看起来像下面这样，有一个日期时间列和一个值列。
| 时间戳 | 值 |
|---|---|
| 2023年1月1日 | 100 |
| 2023年1月2日 | 90 |
| .... | |
| 2023年12月12日 | 85 |
我知道如何按月份分组，但我正在寻找一种更精细的方法来计算每月平均值，从一个月的15日到下一个月的15日，看起来像下面这样。
| 时间戳 | 平均值 |
|---|---|
| 2023年1月15日 - 2023年2月15日 | 95 |
| 2023年2月15日 - 2023年3月15日 | 93 |
| .... | |
| 2023年11月15日 - 2023年12月15日 | 84 |
我尝试按月分组并将时间列向前推移15天，但这不是精确的，因为每个月的天数不同。
英文:
I have a pandas dataframe that looks like below with a datetime column and a value column
| timestamp | value |
|---|---|
| 1/1/2023 | 100 |
| 1/2/2023 | 90 |
| .... | |
| 12/12/2023 | 85 |
i know how to group from month to month, but looking for something a bit more nuanced to calculate the average monthly value but from the 15th of one month to the 15th of the next month, looking something like below
| timestamp | mean_value |
|---|---|
| 1/15/2023 - 2/15/2023 | 95 |
| 2/15/2023 - 3/15/2023 | 93 |
| .... | |
| 11/15/2023 - 12/15/2023 | 84 |
I tried grouping from month to month and shifting a time column by 15, but this isnt exact since every month has a different amount of days..
答案1
得分: 1
我相信以下任何一种方法都应该有效：
(df.groupby(df['date'].dt.day.eq(15).cumsum(), as_index=False)
.agg({'date': lambda x: '{} - {}'.format(*x.dt.strftime('%m/%d/%Y').iloc[[0, -1]].tolist()),
'value': 'mean'}))
或者
(df.groupby((df['date'] - pd.to_timedelta('14D')).dt.to_period('M'), as_index=False)
.agg({'date': lambda x: '{} - {}'.format(*x.dt.strftime('%m/%d/%Y').iloc[[0, -1]].tolist()),
'value': 'mean'}))
英文:
I believe either of these should work:
(df.groupby(df['date'].dt.day.eq(15).cumsum(),as_index=False)
.agg({'date':lambda x: '{} - {}'.format(*x.dt.strftime('%m/%d/%Y').iloc[[0,-1]].tolist()),
'value':'mean'}))
or
(df.groupby((df['date'] - pd.to_timedelta('14D')).dt.to_period('M'),as_index=False)
.agg({'date':lambda x: '{} - {}'.format(*x.dt.strftime('%m/%d/%Y').iloc[[0,-1]].tolist()),
'value':'mean'}))
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