df.groupby([pd.Grouper(freq=‘1M‘, key=‘Date‘), ‘Buyer‘]).sum()
df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum() 用于根据特定的时间频率和买家（Buyer）对 DataFrame 进行分组，然后计算每个分组的总和。下面是对这行代码的逐步解释：
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df.groupby([...])：这个操作会根据传入的多个条件进行分组。[...]中的条件决定了如何分组数据。 -
pd.Grouper(freq='1M', key='Date')：key='Date'表示我们要根据名为'Date'的列来进行分组。freq='1M'指定了按月进行分组，1M表示按一个月的时间间隔进行分组。pd.Grouper()允许我们对日期列进行重新分组，在此例中就是将数据按每个月进行分组。
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'Buyer'：在这个分组条件中，我们还指定了根据'Buyer'列进行分组，即按买家的不同进行分组。 -
.sum()：在分组后，.sum()计算每个分组内所有数值型列的和。
示例：
假设你有一个类似于以下结构的 DataFrame：
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFrame
data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-15', '2021-02-01', '2021-02-20', '2021-03-05'],'Buyer': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A'],'Amount': [100, 200, 150, 300, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 确保 'Date' 列是日期格式print(df)
输出将是：
Date Buyer Amount
0 2021-01-01 A 100
1 2021-01-15 B 200
2 2021-02-01 A 150
3 2021-02-20 B 300
4 2021-03-05 A 250
执行 df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum() 后：
result = df.groupby([pd.Grouper(freq='1M', key='Date'), 'Buyer']).sum()
print(result)
输出结果将会是：
Amount
Date Buyer
2021-01-31 A 100B 200
2021-02-28 A 150B 300
2021-03-31 A 250
解释：
- 按月分组：数据按
'Date'列中的日期，按每个月的时间频率进行分组。每个分组的时间范围是该月的最后一天（例如，2021-01-31代表 1 月份的数据）。 - 按买家分组：除了按月分组外，数据还根据
'Buyer'列进行分组。 - 计算总和：对每个分组内的
Amount列进行求和。
例如，在 2021-01-31 这一组中，买家 A 的总金额为 100，买家 B 的总金额为 200。