使用重采样时重命名列

本文介绍了使用重采样时重命名列的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述

我想将年份转换为4个季度，例如2000q1, 2000q2, 2000q3, 2000q4.

I would like to convert years into 4 quarters as example- 2000q1, 2000q2, 2000q3, 2000q4.

我正在使用以下代码

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

但是我得到的输出是 2000q1, 2000q2, 2000q2, 2000q2.

But the output I am getting is 2000q1, 2000q2, 2000q2, 2000q2.

请提出我要去哪里的问题.

Please suggest where am I going wrong.

推荐答案

[1,2,3,4][x.quarter > 1]转换为[1, 2, 3, 4][True](即[1, 2, 3, 4][1])，或者转换为[1, 2, 3, 4][False](即[1, 2, 3, 4][0])如果x.quarter为1或更小.结果，对于大于1的四分之一，它将返回2，对于第一季度的四分之一将返回1.

[1,2,3,4][x.quarter > 1] translates to [1, 2, 3, 4][True] (i.e. [1, 2, 3, 4][1]) if x.quarter is larger than 1, or [1, 2, 3, 4][False] (i.e. [1, 2, 3, 4][0]) if x.quarter is 1 or less. As a result this would return 2 for quarters larger than 1, and 1 for quarter 1.

'{}q{}'.format(x.year, x.quarter)

应该正常工作，无需任何索引.请参阅此答案中的重命名部分.

should work fine without any indexing. See the renaming part in this answer.