取得したCSVファイルを3ヵ月単位で遡って別々のCSVファイルとして出力したい

Question

#前提・実現したいこと
Google Colaboratoryを使って取得したCSVファイルを3ヵ月単位で遡って別々のCSVファイルとして出力したいです。
ご教示のほど、どうぞよろしくお願いいたします。

#該当のソースコード

#パスで指定したファイルの一覧をリスト形式で取得
csv_files = glob.glob('/content/drive/MyDrive/*.csv')

#csvファイルの中身を追加していくリストを用意
data_list = []

#読み込むファイルのリストを操作
for file in csv_files:
    data_list.append(pd.read_csv(file))

#リストを全て行方向に結合
df = pd.concat(data_list, axis=0, sort=False)

#特定行のみを除外
df = df.drop(index=50000)

#結合したcsvファイルを出力
df.to_csv('/content/drive/MyDrive/*.csv',index=False)

#結合したcsvファイルを読み込む
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/*.csv')

#購入日を計算可能なフォーマットを変換
df['購入日'] = pd.to_datetime(df['購入日'])

Comments

[can110]

処理に必要な、日時に関する情報の詳細を記載ください（どこにどのような形で存在するのか）

[kitaru]

解答がズレていたらすみませんが、下記を追加しました。
csvのF列に項目名「購入日」で「2022/1/1」という形で存在しております。

#購入日を計算可能なフォーマットを変換
df['購入日'] = pd.to_datetime(df['購入日'])

Answer 1

日付の列が存在するのであればpandas.Grouperを使って任意の期間毎にグルーピングできます。
あとはグループ毎にCSV出力など任意の処理ができます。

なお、より詳細な期間の指定方法については以下を参照ください。
pandasの時系列データにおける頻度（引数freq）の指定方法
Offset aliases

import pandas as pd

# テストデータ
date = pd.date_range(start='2021-02-10', end='2022-01-01', freq='10D')
df = pd.DataFrame({'id':[i+1 for i in range(len(date))], 'date':date})

grp = df.groupby(pd.Grouper(key='date', freq='3MS')) # データ先頭の月（＝２月）から３カ月毎
for g, df in grp:
    g = g.strftime('%Y-%m-%d')
    print(g)
    print(df)
    #df.to_csv(f'ret{g}.csv', index=False)

Comments

[kitaru]

できました！ありがとうございます！

[kitaru]

すみません、ベストアンサーに選出したあとに気づいたのですが、
3ヵ月毎のデータを分割ではなく、それぞれ累計していくことは可能でしょうか？
例：
1つ目のファイルは：2021-02-10から2021-05-10
2つ目のファイルは：2021-02-10から2021-08-10
3つ目のファイルは：2021-02-10から2021-11-10
など

どうぞよろしくお願いいたします。

[can110]

できると思いますが、元の問題とはわりと異なる質問内容となるので、別途質問を立てた方がよいかと思います。

[kitaru]

ありがとうございます！