有人可以告訴我如何找到每月收入，對其進行排序并可視化嗎？? Month&Year? |? ?Monthly Revenue0? ?2016-11? ?|? ?261.96001? ?2016-11? ?|? ?731.94002? ?2016-06? ?|? ?14.62003? ?2015-10? ?|? ?957.57754? ?2015-10? ?|? 22.36809989? ? 2014-01? |? 25.24809990? ? 2017-02? |? ?91.96009991? ? 2017-02? |? 258.57609992? ? 2017-02? |? ?29.60009993? ? 2017-05? |? ?243.1600如何顯示不同年份各個月份的收入總和
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臨摹微笑
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pandas.to_datetime.dt存取器pandas.Series.dt.yearpandas.Series.dt.month
pandas.DataFrame.groupby聚合
pandas.DataFrame.plot.barh
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# setup dataframe
data = {'Month&Year': ['2016-11', '2016-11', '2016-06', '2015-10', '2015-10', '2014-01', '2017-02', '2017-02', '2017-02', '2017-05'],
? ? ? ? 'Monthly Revenue': [261.96, 731.94, 14.62, 957.5775, 22.368, 25.248, 91.96, 258.576, 29.6, 243.16]}
df = pd.DataFrame(data)
# convert the Month&Year column to a datetime column
df['Month&Year'] = pd.to_datetime(df['Month&Year'], format='%Y-%m')
# use the .dt accessor to groupby year and month and sum Monthly Revenue
dfg = df.groupby([df['Month&Year'].dt.year, df['Month&Year'].dt.month]).agg({'Monthly Revenue': sum})
# rename the index columns
dfg.index = dfg.index.set_names(['year', 'month'])
# display(dfg)
? ? ? ? ? ? Monthly Revenue
year month? ? ? ? ? ? ? ? ?
2014 1? ? ? ? ? ? ? 25.2480
2015 10? ? ? ? ? ? 979.9455
2016 6? ? ? ? ? ? ? 14.6200
? ? ?11? ? ? ? ? ? 993.9000
2017 2? ? ? ? ? ? ?380.1360
? ? ?5? ? ? ? ? ? ?243.1600
# plot
dfg.plot.barh(figsize=(8, 5), legend=False)
plt.xlabel('Revenue')
plt.xscale('log')
plt.show()
或者
不是按yearand分組month，而是 groupby date。
# groupby?
dfg = df.groupby(df['Month&Year'].dt.date).agg({'Monthly Revenue': sum})
# plot
dfg.plot.barh(figsize=(8, 5), legend=False)
plt.xlabel('Revenue')
plt.ylabel('Date')
plt.xscale('log')
plt.show()
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