pandas - 是否可以将季度数据转换为月度数据？-6ren

pandas - 是否可以将季度数据转换为月度数据？

转载作者：行者123 更新时间：2023-12-04 07:16:45

我正在努力解决这个问题，我不确定我是否正确地解决了这个问题。
我有这个数据集:

        ticker  date    filing_date_x   currency_symbol_x   researchdevelopment effectofaccountingcharges   incomebeforetax minorityinterest    netincome   sellinggeneraladministrative    grossprofit ebit    nonoperatingincomenetother  operatingincome otheroperatingexpenses  interestexpense taxprovision    interestincome  netinterestincome   extraordinaryitems  nonrecurring    otheritems  incometaxexpense    totalrevenue    totaloperatingexpenses  costofrevenue   totalotherincomeexpensenet  discontinuedoperations  netincomefromcontinuingops  netincomeapplicabletocommonshares   preferredstockandotheradjustments   filing_date_y   currency_symbol_y   totalassets intangibleassets    earningassets   othercurrentassets  totalliab   totalstockholderequity  deferredlongtermliab    ... totalcurrentliabilities shorttermdebt   shortlongtermdebt   shortlongtermdebttotal  otherstockholderequity  propertyplantequipment  totalcurrentassets  longterminvestments nettangibleassets   shortterminvestments    netreceivables  longtermdebt    inventory   accountspayable totalpermanentequity    noncontrollinginterestinconsolidatedentity  temporaryequityredeemablenoncontrollinginterests    accumulatedothercomprehensiveincome additionalpaidincapital commonstocktotalequity  preferredstocktotalequity   retainedearningstotalequity treasurystock   accumulatedamortization noncurrrentassetsother  deferredlongtermassetcharges    noncurrentassetstotal   capitalleaseobligations longtermdebttotal   noncurrentliabilitiesother  noncurrentliabilitiestotal  negativegoodwill    warrants    preferredstockredeemable    capitalsurpluse liabilitiesandstockholdersequity    cashandshortterminvestments propertyplantandequipmentgross  accumulateddepreciation commonstocksharesoutstanding

116638  JNJ.US  2019-12-31  2020-02-18  USD 3.232000e+09    NaN 4.218000e+09    NaN 4.010000e+09    6.039000e+09    1.363200e+10    6.119000e+09    6.500000e+07    4.238000e+09    NaN 85000000.0  208000000.0 81000000.0  -4000000.0  NaN 104000000.0 NaN 208000000.0 2.074700e+10    9.414000e+09    7.115000e+09    -1.200000e+08   NaN 4.010000e+09    4.010000e+09    NaN 2020-02-18  USD 1.577280e+11    4.764300e+10    NaN 2.486000e+09    9.825700e+10    5.947100e+10    5.958000e+09    ... 3.596400e+10    1.202000e+09    1.202000e+09    NaN -1.589100e+10   1.765800e+10    4.527400e+10    1.149000e+09    -2.181100e+10   1.982000e+09    1.448100e+10    2.649400e+10    9.020000e+09    3.476200e+10    NaN NaN NaN NaN NaN 3.120000e+09    NaN 1.106590e+11    -3.841700e+10   NaN 5.695000e+09    7.819000e+09    1.124540e+11    NaN 2.649400e+10    2.984100e+10    6.229300e+10    NaN NaN NaN NaN 1.577280e+11    1.928700e+10    NaN NaN 2.632507e+09
116569  JNJ.US  2020-03-31  2020-04-29  USD 2.580000e+09    NaN 6.509000e+09    NaN 5.796000e+09    5.203000e+09    1.364400e+10    8.581000e+09    7.460000e+08    5.788000e+09    NaN 25000000.0  713000000.0 67000000.0  42000000.0  300000000.0 58000000.0  NaN 713000000.0 2.069100e+10    7.135000e+09    7.047000e+09    6.210000e+08    NaN 5.796000e+09    5.796000e+09    NaN 2020-04-29  USD 1.550170e+11    4.733800e+10    NaN 2.460000e+09    9.372300e+10    6.129400e+10    5.766000e+09    ... 3.368900e+10    2.190000e+09    2.190000e+09    NaN -1.624300e+10   1.740100e+10    4.422600e+10    NaN -1.951500e+10   2.494000e+09    1.487400e+10    2.539300e+10    8.868000e+09    3.149900e+10    NaN NaN NaN NaN NaN 3.120000e+09    NaN 1.129010e+11    -3.848400e+10   NaN 5.042000e+09    NaN 7.539000e+09    NaN 2.539300e+10    2.887500e+10    6.003400e+10    NaN NaN NaN NaN 1.550170e+11    1.802400e+10    4.324700e+10    -2.584600e+10   2.632392e+09
116420  JNJ.US  2020-06-30  2020-07-24  USD 2.707000e+09    NaN 3.940000e+09    NaN 3.626000e+09    4.993000e+09    1.177900e+10    5.711000e+09    -5.000000e+06   3.990000e+09    NaN 45000000.0  314000000.0 19000000.0  -26000000.0 NaN 67000000.0  NaN 314000000.0 1.833600e+10    7.839000e+09    6.557000e+09    -8.500000e+07   NaN 3.626000e+09    3.626000e+09    NaN 2020-07-24  USD 1.583800e+11    4.741300e+10    NaN 2.688000e+09    9.540200e+10    6.297800e+10    5.532000e+09    ... 3.677200e+10    5.332000e+09    5.332000e+09    NaN -1.553300e+10   1.759800e+10    4.589200e+10    NaN -1.832500e+10   7.961000e+09    1.464500e+10    2.506200e+10    9.424000e+09    3.144000e+10    NaN NaN NaN NaN NaN 3.120000e+09    NaN 1.138980e+11    -3.850700e+10   NaN 5.782000e+09    NaN 7.805000e+09    NaN 2.506200e+10    2.803600e+10    5.863000e+10    NaN NaN NaN NaN 1.583800e+11    1.913500e+10    4.405600e+10    -2.645800e+10   2.632377e+09
116235  JNJ.US  2020-09-30  2020-10-23  USD 2.840000e+09    NaN 4.401000e+09    NaN 3.554000e+09    5.431000e+09    1.411000e+10    4.445000e+09    -1.188000e+09   5.633000e+09    NaN 44000000.0  847000000.0 12000000.0  -32000000.0 NaN 206000000.0 NaN 847000000.0 2.108200e+10    8.477000e+09    6.972000e+09    -1.268000e+09   NaN 3.554000e+09    3.554000e+09    NaN 2020-10-23  USD 1.706930e+11    4.700600e+10    NaN 2.619000e+09    1.062200e+11    6.447300e+10    5.615000e+09    ... 3.884700e+10    5.078000e+09    5.078000e+09    NaN -1.493800e+10   1.785500e+10    5.757800e+10    NaN -1.684000e+10   1.181600e+10    1.457900e+10    3.268000e+10    9.599000e+09    3.376900e+10    NaN NaN NaN NaN NaN 3.120000e+09    NaN 1.148310e+11    -3.854000e+10   NaN 6.131000e+09    NaN 7.816000e+09    NaN 3.268000e+10    2.907800e+10    6.737300e+10    NaN NaN NaN NaN 1.706930e+11    3.078100e+10    4.516200e+10    -2.730700e+10   2.632167e+09
116135  JNJ.US  2020-12-31  2021-02-22  USD 4.032000e+09    NaN 1.647000e+09    NaN 1.738000e+09    6.457000e+09    1.466100e+10    1.734000e+09    -2.341000e+09   4.075000e+09    NaN 87000000.0  -91000000.0 13000000.0  -74000000.0 NaN 97000000.0  NaN -91000000.0 2.247500e+10    1.058600e+10    7.814000e+09    -2.414000e+09   NaN 1.738000e+09    1.738000e+09    NaN 2021-02-22  USD 1.748940e+11    5.340200e+10    NaN 3.132000e+09    1.116160e+11    6.327800e+10    7.214000e+09    ... 4.249300e+10    2.631000e+09    2.631000e+09    NaN -1.524200e+10   1.876600e+10    5.123700e+10    NaN -2.651700e+10   1.120000e+10    1.357600e+10    3.263500e+10    9.344000e+09    3.986200e+10    NaN NaN NaN NaN NaN 3.120000e+09    NaN 1.138900e+11    -3.849000e+10   NaN 6.562000e+09    NaN 8.534000e+09    NaN 3.263500e+10    2.927400e+10    6.912300e+10    NaN NaN NaN NaN 1.748940e+11    2.518500e+10    NaN NaN 2.632512e+09

然后我有这个数据框(每日)价格:

    ticker  date    open    high    low close   adjusted_close  volume
0   JNJ.US  2021-08-02  172.470 172.840 171.300 172.270 172.2700    3620659
1   JNJ.US  2021-07-30  172.540 172.980 171.840 172.200 172.2000    5346400
2   JNJ.US  2021-07-29  172.740 173.340 171.090 172.180 172.1800    4214100
3   JNJ.US  2021-07-28  172.730 173.380 172.080 172.180 172.1800    5750700
4   JNJ.US  2021-07-27  171.800 172.720 170.670 172.660 172.6600    7089300

我在价格数据中有每日数据，但在第一个数据框中有季度数据。我想以一种方式合并数据框，即 2020 年 1 月 1 日和 2020 年 3 月 1 日之间的所有价格都与正确的行合并。
我不确定如何做到这一点。我想将日期提取为月-年，但我仍然不知道如何根据值的范围进行合并？
欢迎任何建议，如果我不清楚，请告诉我，我可以澄清。

最佳答案

如果我理解正确，您可以为每个 DataFrame 创建通用的年份和季度列，并对这些列进行合并。如果您只想匹配左侧数据集中的列(每日数据)，我进行了左合并。
如果这不是您要查找的内容，能否请您通过示例输入/输出进行说明？

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating dummy data of daily values
dt = pd.Series(['2020-08-02', '2020-07-30', '2020-07-29',
                '2020-07-28', '2020-07-27'])

# Convert the underlying data to datetime 
dt = pd.to_datetime(dt)

dt_df = pd.DataFrame(dt, columns=['date'])

dt_df['quarter_1'] = dt_df['date'].dt.quarter
dt_df['year_1'] = dt_df['date'].dt.year

print(dt_df)

        date  quarter_1  year_1
0 2020-08-02          3    2020
1 2020-07-30          3    2020
2 2020-07-29          3    2020
3 2020-07-28          3    2020
4 2020-07-27          3    2020

# Creating dummy data of quarterly values
dt2 = pd.Series(['2019-12-31', '2020-03-31', '2020-06-30',
                '2020-09-30', '2020-12-31'])

# Convert the underlying data to datetime 
dt2 = pd.to_datetime(dt2)

dt2_df = pd.DataFrame(sr2, columns=['date2'])


dt2_df['quarter_2'] = dt2_df['date2'].dt.quarter
dt2_df['year_2'] = dt2_df['date2'].dt.year

print(dt2_df)

  date_quarter  quarter_2  year_2
0   2019-12-31          4    2019
1   2020-03-31          1    2020
2   2020-06-30          2    2020
3   2020-09-30          3    2020
4   2020-12-31          4    2020

然后你可以随意合并。

dt_df.merge(dt2_df, how='left', left_on=['quarter_1', 'year_1'], right_on=['quarter_2', 'year_2'] , validate="many_to_many")

输出:

        date  quarter_1  year_1 date_quarter  quarter_2  year_2
0 2020-08-02          3    2020   2020-09-30          3    2020
1 2020-07-30          3    2020   2020-09-30          3    2020
2 2020-07-29          3    2020   2020-09-30          3    2020
3 2020-07-28          3    2020   2020-09-30          3    2020
4 2020-07-27          3    2020   2020-09-30          3    2020

关于pandas - 是否可以将季度数据转换为月度数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/68716557/

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