我有一个 Dataframe 如下

df = pd.DataFrame(
    {'stud_id' : [101, 101, 101, 101, 
                  101, 102, 102, 102],
     'sub_code' : ['CSE01', 'CSE01', 'CSE01', 
                   'CSE01', 'CSE02', 'CSE02',
                   'CSE02', 'CSE02'],
     'ques_date' : ['10/11/2022', '06/06/2022','09/04/2022', '27/03/2022', 
                '13/05/2010',  '10/11/2021','11/1/2022', '27/02/2022'],
     'revenue' : [77, 86, 55, 90, 
                65, 90, 80, 67]}
)
df['ques_date'] = pd.to_datetime(df['ques_date'])

我想做以下几点
a）根据我们组织的FY日历计算自定义财务年度。即，10月至12月为Q1，1月至3月为Q2，4月至6月为Q3，7月至9月为Q4。
b）按studid分组
c）计算前两个自定义财年（从特定日期20/12/2022开始）的收入总和。例如，如果我们在2023财年，我希望分别获得客户在2022财年和2021财年的收入总和
所以，我尝试了以下基于此职位here

df['custom_qtr'] = pd.to_datetime(df['ques_date'], dayfirst=True).dt.to_period('Q-SEP')
date_1 = pd.to_datetime('20-12-2022') # CUT-OFF DATE
df['custom_year'] = df['custom_qtr'].astype(str).str.extract('(?P<year>\d+)')
df['date_based_qtr']  = date_1.to_period('Q-SEP')
df['custom_date_year'] = df['date_based_qtr'].astype(str).str.extract('(?P<year>\d+)')
df['custom_year'] = df['custom_year'].astype(int)
df['custom_date_year'] = df['custom_date_year'].astype(int)
df['diff'] = df['custom_date_year'].sub(df['custom_year'])
df = df[df['diff'].isin([1,2])]
out_df = df.pivot_table("revenue", index=['stud_id'],columns=['custom_year'],aggfunc=['sum']).add_prefix('rev_').reset_index().droplevel(0,axis=1)

但这会导致输出列不一致，如下所示

我希望我的输出如下所示

• • 更新的产出**