Groupby 会计年度 - Python

在数据分析和数据清洗的过程中，我们常常需要对数据进行分组，而使用 groupby 函数可以很方便地对数据进行分组操作。特别是在会计领域中，我们需要对财务报表中的数据进行汇总和统计，而按照会计年度进行分组就成为了必要的操作。

什么是 groupby 函数？

groupby 函数是 pandas 库中一个非常重要的分组函数，它可以对数据框（dataframe）中的数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，最终将结果汇总成一个新的数据框。

使用 groupby 函数的基本语法如下：

df.groupby(by=group_cols)[agg_cols].agg_func()

其中，group_cols 是一个或多个列名，用于指定按照哪些列进行分组；agg_cols 是一个或多个列名，用于指定对哪些列进行聚合操作；agg_func() 是一个或多个聚合函数，用于对每个分组进行聚合操作。

如何按照会计年度进行分组？

按照会计年度进行分组的过程比较简单，通常情况下我们只需要取出财务报表中的日期列，然后根据日期计算出相应的会计年度即可。

import pandas as pd

# 创建一个测试数据框
df = pd.DataFrame({
    'date': [
        '2020-01-01',
        '2020-01-02',
        '2020-02-01',
        '2020-02-02',
        '2021-01-01',
        '2021-01-02',
        '2021-02-01',
        '2021-02-02'
    ],
    'amount': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]
})

# 将日期列转化为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算会计年度
df['account_year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year

# 按照会计年度进行分组，并计算每个分组的总和
df.groupby('account_year')['amount'].sum()

运行以上代码，会得到按照会计年度汇总后的金额总和。

Markdown 格式的代码片段：

## 如何按照会计年度进行分组？

按照会计年度进行分组的过程比较简单，通常情况下我们只需要取出财务报表中的日期列，然后根据日期计算出相应的会计年度即可。

```python
import pandas as pd

# 创建一个测试数据框
df = pd.DataFrame({
    'date': [
        '2020-01-01',
        '2020-01-02',
        '2020-02-01',
        '2020-02-02',
        '2021-01-01',
        '2021-01-02',
        '2021-02-01',
        '2021-02-02'
    ],
    'amount': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800]
})

# 将日期列转化为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 计算会计年度
df['account_year'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.year

# 按照会计年度进行分组，并计算每个分组的总和
df.groupby('account_year')['amount'].sum()