使用情节计算每月平均价格和情节

Question

我有一个数据框架，该数据框架在2021年10月至今天的每日时间内都包含两个地区的售价。

我想找到每月的平均房价，并使用Plotly绘制图表，以查看每个区域的价格是否下跌或上涨。

示例dataframe：

DateSold            Price    Area
12/10/2021 00:00    300000  Area A
17/10/2021 00:00    350000  Area B
18/10/2021 00:00    400000  Area B
11/12/2021 00:00    412000  Area A
17/12/2021 00:00    315000  Area A
08/01/2022 00:00    385000  Area A
09/01/2022 00:00    445000  Area A
15/01/2022 00:00    309000  Area B
15/01/2022 00:00    350000  Area B

我试图按月频率将dateTime列转换为周期索引，然后使用groupby.mean：emean：

df2.groupby(pd.PeriodIndex(df2['Datesold'], freq="M"))['Price'].mean()

有人可以指向我如何达到我如何达到平均房价的正确方向每月并使用情节绘制？

我正在使用以下代码进行绘图

fig = px.line(df, x = df['DateSold'], y = df['Price'], title='Average sold house price

Answer 1

您的DateTime列没有频率或周期性。即使是这种情况，您也无需转换为ofientIndex。您可以使用datesold列的月份/月_名称进行分组，如下所示：

# convert object to datetime
df.DateSold = pd.to_datetime(df.DateSold, format="%d/%m/%Y %H:%M")

# compute the monthly averages
df_avg = df.groupby(df.DateSold.dt.month_name(), as_index=True)['Price'].mean()

DateSold
December    363500.0
January     372250.0
October     350000.0

然后，您可以用plotly绘制结果

fig = px.bar(df_avg, x = df_avg.index, y = df_avg, title='Average sold house price')
fig