利用python将月数据统计为季节数据

利用python将月数据统计为季节数据

在时间序列分析中，我们经常利用不同的时间尺度对数据进行描述和分析。下面利用python实现月度数据转换为季度数据的方法。

数据形式

输入数据为Excel，数据形式如图，第一行为标签，时间、年、月、数据。

代码

代码比较简单，pandas实在好用。

import pandas as pd
def season_count(path,output):'''Get the seasonal data of each year:param path: the data path:param output: the output path:return:None'''data = pd.read_excel(path,sheet_name="Sheet1")data["season"] = data["month"].map({3:"spring",4:"spring",5:"spring",6:"summer",7:"summer",8:"summer",9:"fall",10:"fall",11:"fall",12:"winter",1:"winter",2:"winter"})result = data.groupby(["year","season"]).mean()result.to_excel(output)season_count("input_excel","output_excel")

map可以利用函数或者字典映射对dataframe里全部元素进行处理，groupby可以实现多列的分组统计。啊，大功告成！

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