我正在使用此dataframe（df1）：
df1 = pd.read_csv('City_Zhvi_AllHomes.csv',header=None)
其内容包含以Year-Months（1-12）格式编写的列。现在，我必须创建一个新的
dataframe，其中包含来自Df1的数据（分为4个季度）。这是我所做的：Month = ['00','01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12']
Year=['00','01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12','13','14','15','16']
for i in range(0,15):
for j in range(0,12):
newdf = pd.DataFrame[df1.loc[2,'20'+Year[i]+'-'+Month[j+1]] + df1.loc[2,'20'+Year[i]+'-'+Month[j+2]]+ df1.loc[2,'20'+Year[i]+'-'+Month[j+3]],columns = ['Q1','Q2','Q3','Q4'] ]
j = j + 3
print newdf .
我专门针对第二行完成了此操作，但是我需要针对整个数据集执行此操作
现在我得到这个错误：
“类型”对象没有属性“ getitem”
这是示例数据：
0 CountyName SizeRank 2000-01 2000-02 2000-03 2000-04
1 Queens 1 NaN NaN NaN NaN
2 Los Angeles 2 204400 207000 209800 212300
3 Cook 3 136800 138300 140100 141900
4 Philadelphia 4 52700 53100 53200 53400
newdf应该包含：
Q1
(204400+207000+209800)
类似地Q2，Q3，Q4
我该如何进行？
最佳答案
我认为您可以通过汇总resample的列axis=1使用sum，但首先需要列set_index和CountyName的SizeRank，然后首先转换列名称to_datetime，然后转换to_period：
#remove header=None for first row in csv as columns
df = pd.read_csv('City_Zhvi_AllHomes.csv')
df = df.set_index(['CountyName','SizeRank'])
#with real data set index of all not dates columns
#df = df.set_index(['RegionID', 'RegionName', 'State', 'Metro', 'CountyName', 'SizeRank'])
df.columns = pd.to_datetime(df.columns).to_period('M')
print (df)
2000-01 2000-02 2000-03 2000-04
CountyName SizeRank
Queens 1 NaN NaN NaN NaN
Los Angeles 2 204400.0 207000.0 209800.0 212300.0
Cook 3 136800.0 138300.0 140100.0 141900.0
Philadelphia 4 52700.0 53100.0 53200.0 53400.0
print (df.columns)
PeriodIndex(['2000-01', '2000-02', '2000-03', '2000-04'], dtype='period[M]', freq='M')
df = df.resample('Q', axis=1).sum()
print (df)
2000Q1 2000Q2
CountyName SizeRank
Queens 1 NaN NaN
Los Angeles 2 621200.0 212300.0
Cook 3 415200.0 141900.0
Philadelphia 4 159000.0 53400.0
关于python - 从数据框中访问项目，并使用该数据帧创建一个新项目，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/41822997/