为了消除月份和年份天数差异带来的偏差(在闰年的情况下),从任意数量的月度合计比较中消除偏差,例如,假设名为My_Table的表具有名为order_date的datetime列和名为revenue的整数列,我使用以下查询来获得无偏差的月度收入合计:
-- sum revenue per month, divided by the number of days of that month
-- and then multiplied by the average days of the that year's months
SELECT datepart(mm,order_date)
在加入了中的两个表之后,我得到了一个表,该表在四个单独的列中有两组年份和月份。前两年和第二个月列应为一个日期,第二个对应为另一个日期。我需要将这两组年份和月份中的每一组转换成两个单独的日期,然后根据月或日得出这两个日期之间的差异。
Example of the table is provided below:
year month year month
0 2013 12 2014 2
1 2014 5 2014 9
2 2015 6 2015
假设我有一个pandas DataFrame,格式如下:
Month Thing1 Thing2 Tot
0 Jan-12 A Z 0.005880
1 Jan-12 A Z 0.024500
...
20 Jan-12 B Y 0.001533
21 Jan-12 C X 0.003892
22 Jan-12 C X 0.001680
23 Jan-12 C X 0.001680
24 Jan-12 C
我有一个按月回报的股票投资组合。目前,每个月的第一个月和一年的回报都存储在数据库中。所以2016年1月1日- 5% 2016年2月1日- 3%
在Django模板中显示它的最佳方式是什么?我希望将每一年放在单独的行中,列是日期,这样:
Jan Feb Mar Apr....
2014
2015
2016
把月度报表放到正确位置的最好方法是什么?
谢谢你的帮助!
我正在尝试计算最近6个月的STDEVX.P (不包括当月;因此在2017年5月,我希望按产品计算2016年11月至2017年4月期间的STDEVX.P ),以便进一步计算销售订单的变化。
销售数据由每日交易组成,因此它包含交易日期:iContractsChargebacks[TransactionDate]和售出单位:iContractsChargebacks[ChargebackUnits],但是如果在给定的时间段内没有销售,那么就没有该月的数据。
例如,在7月1日,过去6个月的销售额如下所示:
Jan 100
Feb 125
Apr 140
May 125
Jun 130
因为没有销售,所