1

我正在尝试将 SQL -> .csv 数据转储平面文件转换为每个公司的时间序列。

对我来说，关键是数据被组织成 4 个季度的年度元组。季度结束日期是在每家公司的第一个元组中给出的财政季度。我需要将数据转换为日历季度的时间序列，但无法弄清楚如何。

如何从这些数据标签构建日期时间索引？

每个公司总是有相同数量的元组，但可能包含空值。下面的示例数据框行突出显示了具有不同财政年度结束日期的 2 家公司

eps_tuples[300:400]

        Name    Ticker  Field   Year    Qtr 1   Qtr 2   Qtr 3   Qtr 4   FY
953     Accuray Inc     ARAY    EPS     Year    Sep.30  Dec.31  Mar.31  Jun.30  Full Year
943     Accuray Inc     ARAY    EPS     2012    -0.38   -0.15   -0.21   -0.28   -1.02
944     Accuray Inc     ARAY    EPS     2013    -0.31   -0.35   -0.42   -0.25   -1.33
945     Accuray Inc     ARAY    EPS     2014    -0.21   -0.07   -0.06   -0.13   -0.47
946     Accuray Inc     ARAY    EPS     2015    -0.27   -0.13   -0.04   -0.07   -0.51
947     Accuray Inc     ARAY    EPS     2016    -0.12               
960     Accuride Corp   ACW     EPS     Year    Mar.31  Jun.30  Sep.30  Dec.31  Full Year
961     Accuride Corp   ACW     EPS     2012    -0.06   -0.02   -0.37   -0.47   -0.92
962     Accuride Corp   ACW     EPS     2013    -0.31   -0.11   -0.18   0.04    -0.56
963     Accuride Corp   ACW     EPS     2014    -0.07   0.11    0.02    -0.10   -0.04
964     Accuride Corp   ACW     EPS     2015    -0.01   0.13    0.04    -0.05   0.11
965     Accuride Corp   ACW     EPS     2016    0.02    0.11    0.04

我已经开始切片 df 以获得季度日期标签

eps_tuples[eps_tuples['FY']=='Full Year'][42:47]

    Name    Ticker  Field   Year    Qtr 1   Qtr 2   Qtr 3   Qtr 4   FY
906     ACCO Brands     ACCO    EPS     Year    Mar.31  Jun.30  Sep.30  Dec.31  Full Year
924     Accretive Healt ACHI    EPS     Year    Mar.31  Jun.30  Sep.30  Dec.31  Full Year
942     Accuray Inc     ARAY    EPS     Year    Sep.30  Dec.31  Mar.31  Jun.30  Full Year
960     Accuride Corp   ACW     EPS     Year    Mar.31  Jun.30  Sep.30  Dec.31  Full Year
978     ACE Limited     ACE     EPS     Year    Mar.31  Jun.30  Sep.30  Dec.31  Full Year

然后我通常会制作一个类似的熊猫日期范围

rng=pd.date_range(end='2016-12-31',freq='Q',periods=20)

我很难过，因为最多有 20 个周期，可能更少，并且开始和结束是由第一个元组动态定义的，而不是像元组是日历年那样与元组中的位置相关联。

我应该如何进行？

4

1 回答 1

2

您需要根据您拥有的数据创建日期，而不是定义范围。这需要重塑您的数据。不是最活泼的，但这似乎适用于您的示例数据：

import datetime

ts_dict = {}
for company in df['Name'].unique():
    tmpdf = df[df['Name'] == company][['Year', 'Qtr 1', 'Qtr 2', 'Qtr 3', 'Qtr 4']].reset_index(drop=True)
    tmpdf.columns = tmpdf.iloc[0]
    tmpdf = tmpdf.drop(0).set_index('Year').unstack().reset_index(name=company)
    tmpdf.index = (tmpdf['Year'].apply(str) + tmpdf[0]).apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y%b.%d"))
    ts_dict[company] = tmpdf[company]
pd.DataFrame.from_dict(ts_dict)

给予

    Accuray Inc Accuride Corp
2012-03-31  -0.21   -0.06
2012-06-30  -0.28   -0.02
2012-09-30  -0.38   -0.37
2012-12-31  -0.15   -0.47
2013-03-31  -0.42   -0.31
2013-06-30  -0.25   -0.11
2013-09-30  -0.31   -0.18
2013-12-31  -0.35   0.04
2014-03-31  -0.06   -0.07
2014-06-30  -0.13   0.11
2014-09-30  -0.21   0.02
2014-12-31  -0.07   -0.1
2015-03-31  -0.04   -0.01
2015-06-30  -0.07   0.13
2015-09-30  -0.27   0.04
2015-12-31  -0.13   -0.05
2016-03-31  NaN 0.02
2016-06-30  NaN 0.11
2016-09-30  -0.12   0.04
2016-12-31  NaN NaN
于 2015-12-08T11:33:11.287 回答