我使用 pandas.tseries.resample 中的 TimeGrouper 将每月返回总计为 6M，如下所示:
6m_return = monthly_return.groupby(TimeGrouper(freq='6M')).aggregate(numpy.sum)
其中 monthly_return 类似于:
2008-07-01 0.003626
2008-08-01 0.001373
2008-09-01 0.040192
2008-10-01 0.027794
2008-11-01 0.012590
2008-12-01 0.026394
2009-01-01 0.008564
2009-02-01 0.007714
2009-03-01 -0.019727
2009-04-01 0.008888
2009-05-01 0.039801
2009-06-01 0.010042
2009-07-01 0.020971
2009-08-01 0.011926
2009-09-01 0.024998
2009-10-01 0.005213
2009-11-01 0.016804
2009-12-01 0.020724
2010-01-01 0.006322
2010-02-01 0.008971
2010-03-01 0.003911
2010-04-01 0.013928
2010-05-01 0.004640
2010-06-01 0.000744
2010-07-01 0.004697
2010-08-01 0.002553
2010-09-01 0.002770
2010-10-01 0.002834
2010-11-01 0.002157
2010-12-01 0.001034
6m_return 就像:
2008-07-31 0.003626
2009-01-31 0.116907
2009-07-31 0.067688
2010-01-31 0.085986
2010-07-31 0.036890
2011-01-31 0.015283
但是我想从 7/2008 开始获得 6m_return 从 6m 开始，如下所示:
2008-12-31 ...
2009-06-31 ...
2009-12-31 ...
2010-06-31 ...
2010-12-31 ...
在 TimeGrouper 中尝试了不同的输入选项(即 loffset)，但不起作用。 任何建议将不胜感激!
最佳答案
添加 close = 'left' 即可解决问题
df.groupby(pd.TimeGrouper('6M', closed = 'left')).aggregate(numpy.sum)
关于group-by - 时间石斑鱼、 Pandas ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14569223/