import numpy as np
import pandas as pd
BASE_GERAL = pd.read_csv('base_prestadores.csv')
indice | data_utilização| preço | quantidade_itens
1 | 2014-05-01 | 20.00 | 5
2 | 2014-05-08 | 30.00 | 6
3 | 2014-04-10 | 50.00 | 8
4 | 2014-04-15 | 20.00 | 10
I imported the above table and need to group the data by month / year, considering the sum of the number of items how can I do this?
I made this code. Hope it helps.
import pandas as pd
#garanto que as colunas então com o type certo
df['data_utilizacao'] = df['data_utilizacao'].astype('datetime64')
df['quantidade_itens'] = df['quantidade_itens'].astype('int')
#crio uma coluna mes_ano
df['mes_ano'] = df['data_utilizacao'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)
#pego só as colunas que interessam
df = df.ix[:, ['mes_ano', 'quantidade_itens']]
#junto pelo mes_ano igual somando a quantidade_itens
df = df.groupby(['mes_ano']).sum().reset_index()
>>> print(df)
mes_ano quantidade_itens
0 201404 18
1 201405 11