如何使用python在时间序列数据中创建3个月的存储桶

Question

我有日期（YYYY-MM-dd）和数量的每日时间序列数据：

Date        Quantity
2017-10-31      5
2017-11-12      4
2017-11-13      7
2017-11-18      10
2017-12-03      28
2017-12-16      19
2018-01-03      24
2018-01-19      5
2018-02-02      1
2018-03-22      56
2018-04-12      12

我想为日期列创建3个月的存储桶。 3M列日期名称可以更改。下表所示为2017年10至12个月

Date        Quantity    3M
2017-10-31      5       2017-10-12
2017-11-12      4       2017-10-12
2017-11-13      7       2017-10-12
2017-11-18      10      2017-10-12
2017-12-03      28      2017-10-12
2017-12-16      19      2017-10-12
2018-01-03      24      2018-01-03
2018-01-19      5       2018-01-03
2018-02-02      1       2018-01-03
2018-03-22      56      2018-01-03
2018-04-12      12      2018-04-06

我该怎么做

最后，我将分组3M列和sum of Quantity列，如果有直接的方法，那就太好了

任何评论都会有帮助 谢谢

Answer 1

从Pandas v0.20.1（2017年5月5日）起，pd.cut支持datetime64数据类型

from random import randrange
from datetime import timedelta, date
import numpy as np
import pandas as pd

def random_date(start, end):
    delta = end - start
    int_delta = (delta.days * 24 * 60 * 60) + delta.seconds
    random_second = randrange(int_delta)
    return start + timedelta(seconds=random_second)

start = date(2010, 1, 1)
end = date(2020, 1, 1)
df = pd.DataFrame({"dates": [np.datetime64(random_date(start, end)) for _ in range(20)]})
df
bins = pd.date_range(start, end, freq='3MS')

df["bins"] = pd.cut(df.dates, bins=bins)
df