將保存在“日期”欄位中的資料框按月份分組，并同意兩列，分別為“wealth_avg”和“state_money_avg”
我有什么：df
我的預期：
回顧：我期望一個包含 12 個物件的陣列，其中每個物件都有月份數：1 表示一月，2 表示二月，依此類推，“wealth_avg”是財富的平均值，“state_money_avg”是財富的平均值state_money，所有這些都是從按月分組的日期幀計算的。
- 當我們回傳結果時，不在資料框中的月份必須是 null/nan（不管哪個，最好是 null）
簡單的代碼例如：
import pandas as pd
# intialise data of lists.
data = {
'name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack', 'alexander'],
'age':[20, 20, 20, 20, 20],
'date':["2002-01-02", "2002-12-10", "2002-01-01", "2002-
03-01", "2002-10-09"],
'wealth': [500, 100, 400, 200, 300],
'state_money': [100, 200, 300, 400, 500],
}
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Print the output.
df
uj5u.com熱心網友回復：
假設 date列的型別是datetime，您可以將月份提取到不同的列：
df["month"] = df["date"].dt.month
然后按month列分組并找到平均值：
df.groupby("month").agg(wealth_avg=("wealth", "mean"), state_money_avg=("state_money", "mean"))
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