pandas习题 218：按账期汇总透视

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（编码题）财务 DataFrame 里每条交易需按“账期”汇总，请把日期列批量转成 Period 后完成透视。

源数据与输出如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-09-15','2023-09-18','2023-10-05','2023-10-12'],
    'amount': [1200, 800, 1500, 700]
})
print(df)

输出：

         date  amount
0  2023-09-15    1200
1  2023-09-18     800
2  2023-10-05    1500
3  2023-10-12     700

要求：

将 date 列先转为 datetime，再映射成月度 Period 列并命名为 period；
按 period 分组，对 amount 求和，得到新的汇总 DataFrame；
打印结果，确保索引为 Period('2023-09','M')、Period('2023-10','M')，对应金额分别为 2000、2200。

参考答案

代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-09-15','2023-09-18','2023-10-05','2023-10-12'],
    'amount': [1200, 800, 1500, 700]
})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['period'] = df['date'].dt.to_period('M')
result = df.groupby('period')['amount'].sum()
print(result)

输出

period
2023-09    2000
2023-10    2200
Freq: M, Name: amount, dtype: int64

答案解析

pd.to_datetime 把字符串列转成真正的日期时间，随后 .dt.to_period('M') 直接生成月度 Period 列；利用 groupby 对 Period 分组即可快速完成账期汇总，避免手动写循环或字符串截取。

（完）

pandas习题 218：按账期汇总透视

参考答案

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