使用格式化功能命名列

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下面的代码行采用的列代表每个月的总销售额并按季度平均销售额。使用格式化功能命名列

mdf = tdf[sel_cols].resample('3M',axis=1).mean()

我需要做的是用str命名列（不能使用pandas .Period函数）。

我试图使用下面的代码，但我无法让它工作。

mdf = tdf[sel_cols].resample('3M',axis=1).mean().rename(columns=lambda x: '{:}q{:}'.format(x.year, [1, 2, 3, 4][x.quarter==1]))

我想要的列读... 2000q1，2000q2，2000q3，2000q4，2001q1，...等，但不断收到错误的东西像2000q1，2000q1，2000q1，2000q2，2001q1。

如何使用.format函数使其正常工作。

日期时间列表上执行季度函数'[1，2，3，4] [x.quarter == 1]'这仅会返回' 1'或'2'。 'x.quarter == 1'将始终评估为'True'或'False'，它们分别转换为列表的索引'1'或'0'。 – 0x5453

@ 0x5453好的，这是有道理的。无论如何要做到这一点，通过1-4，直到列用完为止？ –

'x.quarter'包含什么值？如果它已经在1-4范围内格式化，那么你可以使用'x.quarter'。如果这是一个越来越多的计数，你可能会做'[1,2,3,4] [x.quarter％4]'。没有看到任何示例数据很难说。 – 0x5453

最简单的方法是，像这样

mdf = tdf[sel_cols].resample('3M',axis=1).mean().rename(columns=lambda x: '{:}q{:}'.format(x.year,x.quarter))

2017-06-05 20:40:17

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