说我得到了与覆盖在当前财政年度的最后一个财政年度，有一天一个日期索引数据帧（从4月1日）：如何从熊猫的时间序列的最后四个完整季度中选择数据？
Units
date
2016-01-01 8734
2016-06-30 6120
2016-09-30 7346
2016-12-31 5925
2016-03-31 7542
2016-06-30 9916
2016-09-30 9547
2016-12-31 8063
2017-01-01 7000
2017-03-31 5672
2017-04-01 7856
我希望能够选择最后四个季度的数据 - 在这种情况下忽略了第一行和最后一行。
我知道我可以用切片做到这一点，即：
df["2016-04-01":"2017-03-31"]
什么是最优雅 - Python的 - 解决方案根据最后四个完整的编程季度对数据进行筛选？
你应该先定义你的宿舍。您可以使用pd.period_range为用正确的频率： 例如：
quarters = pd.period_range('2016Q1', '2017Q1', freq='Q-MAR')
这会给你一个PeriodIndex上，你可以改变频率来得到你想要的日期与asfreq：
quarters.asfreq('D', 'E')
这会给你PeriodIndex，你可以使用切片索引。
以下是documentation中的更多示例。
感谢您的帮助和指向DateOffset的东西。我已经发布了一个基于它的解决方案。 – elksie5000
使用Alex的指针DateOffset功能在熊猫我发现的部分解决方案，以及datetime模块：
import datetime
from pandas.tseries.offsets import *
now = datetime.datetime.now()
start_year = (now - BQuarterEnd(n=1) - (12 * MonthBegin())).to_datetime()
end_year = (now - BQuarterEnd(n=1)).to_datetime()
df[start_year.strftime("%Y-%m-%d") : end_year.strftime("%Y-%m-%d")]
pandas.DatetimeIndex.quarter也可能是有用的。
然后你可以使用groupby很容易聚合。
我想你可以这样做，'df.date> =“2016-04-01”＆df.date <“2017-03-31”' – mtkilic
对不起，我不得不调整这个问题。我的意思是编程方式，因为我非常想留下脚本，我不想每次调整。 – elksie5000
您的意思是只考虑01-01至03-31的时间段; 04-01至06-31; 07-01至09-31和10-01至12-31作为宿舍，还是根据你的数据，你想要改变'宿舍'？除非你精确地定义你期望的东西（或者'四分之一'是多久，相信我，可以改变！）这是一个算法问题，而不是熊猫或python问题。 – vmg