python怎么将表格分为四个季度

假设你的数据在一个类似于Pandas DataFrame的数据框里，里面有一个日期的列（比如叫`date_column`），你可以按如下步骤使用Pandas库将其按季度分类：

1 将`date_column`列转换为 Pandas 的 DateTime 格式：

```python

df['date_column'] = pdto_datetime(df['date_column'])

```

2 使用`resample()`函数将数据按季度进行分组：

```python

# 将表格按季度分组

quarterly_data = dfresample('Q', on='date_column')sum()

```

这里的`'Q'`表示季度分组的时间间隔为季度，你也可以用其他的参数，比如`'M'`表示按月份分组等等。函数的最后输出结果是按季度分组的表格数据，你可以通过`reset_index()`将其转换为普通的数据表格格式。

完整代码示例：

```python

import pandas as pd

# 导入数据

df = pdread_csv('your_tablecsv')

# 将' date_column'列转换为Pandas的datetime格式

df['date_column'] = pdto_datetime(df['date_column'])

# 将表格按季度分组

quarterly_data = dfresample('Q', on='date_column')sum()

# 将quaterly_date转换为普通表格格式

quarterly_data = quaterly_datareset_index()

# 输出结果

print(quarterly_data)

```

以上代码将会输出一个按照季度分类过的表格数据，每一行表示一个季度的汇总数值。

var y = new Date()getFullYear();  //当前年份

var m = new Date()getMonth();  //当前月份

var q = parseInt(m / 3);  //当前季度

var qs = new Date(y, (q - 1)  3, 1);  //上一季度的开始日期

var qe = new Date(y, q  3, 0);  //上一季度的结束日期

取季度数字然后再CASE WHEN 就好啦﹐参考以下代码

DECLARE @TB TABLE(TIME DATETIME)

INSERT INTO @TB VALUES('2013-02-09 11:22:59997')

INSERT INTO @TB VALUES('2013-05-07 13:12:51333')

INSERT INTO @TB VALUES('2013-07-07 15:42:22633')

INSERT INTO @TB VALUES('2013-10-20 19:29:22783')

SELECT ,CASE WHEN DATEPART(QQ,TIME)=1 THEN DATEADD(D,-1,'2013-04-01 23:59:59997')

 WHEN DATEPART(QQ,TIME)=2  THEN DATEADD(D,-1,'2013-07-01 23:59:59997')

  WHEN DATEPART(QQ,TIME)=3  THEN DATEADD(D,-1,'2013-10-01 23:59:59997')

   WHEN DATEPART(QQ,TIME)=4  THEN DATEADD(D,-1,'2014-01-01 23:59:59997')

                     END AS QUARTER  

         FROM @TB

效果:

TIME                                                               QUARTER                                              

---------------------------------- -                     -----------------------------------

2013-02-09 11:22:59997                                2013-03-31 23:59:59997

2013-05-07 13:12:51333                                2013-06-30 23:59:59997

2013-07-07 15:42:22633                                2013-09-30 23:59:59997

2013-10-20 19:29:22783                                2013-12-31 23:59:59997

import pandasas pd

import numpyas np

pdset_option('displaywidth', 100000)

pdset_option('displaymax_columns', 10000)

pdset_option('displaymax_rows', 100000)

df = pdread_csv(r'D:\bigData\手机终端销售统计csv', header=0)

# 将订单日期转成日期格式

df['订单日期'] = pdto_datetime(df['订单日期'])

# 将订单日期设置成索引

df = dfset_index('订单日期')

# 统计2020年的数据

print(df['2020']head(10))

# 按年、月阶段统计

print(df['2019-12':'2020-01'])

# 统计具体某一天的数据， 新手这里一定注意，如果统计具体一天的数据，一定加loc，我这这里踩坑了

print(dfloc['2020-01-31'])

# 这里统计具体某一天到某一天的数据

print(df['2019-12-06':'2019-12-06'])

df_period = dfto_period('M')

print(type(df_period))

print(type(df_periodindex))

# 按照月份统计

print(df_periodhead(10))

# 按季度统计

print(dfto_period("Q"))

# 按年统计

print(dfto_period('A'))

print(df_periodindexasfreq('A'))

print(df_periodindexasfreq('A-JAN'))

print(df_periodindexasfreq('Q'))

df_periodindexasfreq('Q-SEP')

print(df_periodindexasfreq('M'))

print(df_periodindexasfreq('B', how='start'))

print(df_periodindexasfreq('B', how='end'))

# 按周对数量进行汇总

print(df['数量']resample('w')sum()head())

# 按月汇总，默认每个月的最后一天，如果想要按照每个月的第一天展示日期，dfresample('M')， “M”改成“MS”

print(dfresample('M')sum()head(10))

# 按照季度统计，默认每个季度的第一天

print(dfresample('QS')sum()head())

print(dfresample('AS')sum())

print(dfresample('AS')sum()to_period('A'))

print(dfresample('Q')sum()to_period('Q'))

print(dfresample('M')sum()to_period('M'))

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