перебирать куски dataframe за определенный период времени

Question

У меня есть панд dataframe индексированный по времени

>>> df 
        A   B   C   D 
2000-01-03 1.991135 0.045306 -0.657898 0.311375 
2000-01-04 0.690848 1.862244 0.709432 -2.080355 
2000-01-05 0.602610 -0.205035 1.248848 0.192274 
2000-01-06 -0.646513 -0.170194 0.365317 0.121467 
2000-01-07 0.461580 0.259200 0.734326 1.885612 
2000-01-10 -1.277500 0.840206 -0.570010 0.155367 
... 

Я хочу, чтобы эффективно разделить этот dataframe с отсортированного индекса на период даты и времени. Я хочу, чтобы итератор меньших dataframes в результате

seq = partition_all(df, freq='1M') 

>>> next(seq) 
       A   B   C   D 
2000-01-03 1.991135 0.045306 -0.657898 0.311375 
2000-01-04 0.690848 1.862244 0.709432 -2.080355 
2000-01-05 0.602610 -0.205035 1.248848 0.192274 
... 
>>> next(seq) 
       A   B   C   D 
2000-02-01 -0.108412 0.188484 -0.568542 0.335969 
2000-02-02 0.855690 -0.283225 1.471867 0.309235 
2000-02-03 -0.266090 0.684080 0.187856 1.734062 
... 

Answer 1

Вы можете использовать TimeGrouper для GroupBy месяц:

In [11]: df 
Out[11]: 
        A   B   C   D 
2000-01-03 1.991135 0.045306 -0.657898 0.311375 
2000-01-04 0.690848 1.862244 0.709432 -2.080355 
2000-01-05 0.602610 -0.205035 1.248848 0.192274 
2000-02-01 -0.108412 0.188484 -0.568542 0.335969 
2000-02-02 0.855690 -0.283225 1.471867 0.309235 
2000-02-03 -0.266090 0.684080 0.187856 1.734062 

In [12]: g = df.groupby(pd.TimeGrouper("M")) 

Теперь вы можете перебирать GroupBy за каждый месяц:

In [13]: for (month_start, sub_df) in g: 
    ....:  print(sub_df) 
    ....: 
        A   B   C   D 
2000-01-03 1.991135 0.045306 -0.657898 0.311375 
2000-01-04 0.690848 1.862244 0.709432 -2.080355 
2000-01-05 0.602610 -0.205035 1.248848 0.192274 
        A   B   C   D 
2000-02-01 -0.108412 0.188484 -0.568542 0.335969 
2000-02-02 0.855690 -0.283225 1.471867 0.309235 
2000-02-03 -0.266090 0.684080 0.187856 1.734062