https://hashcode.co.kr/questions/10557/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-csv%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EA%B0%80%EC%A0%B8%EC%99%80%EC%84%9C-numpy%EB%A1%9C-%EC%B5%9C%EB%8C%93%EA%B0%92-%EB%B6%84%EC%82%B0-%EA%B5%AC%ED%95%98%EA%B8%B0

여기 제가 답변한 내용을 보시면 일별 데이터를 월별로 변환하는 pandas 코드가 있습니다. 월별로 고정할 때, year_month를 키로 해서 변환하기 때문에, 2019년 표기된 시계열에 2020년 자료가 포함되어 있다해도 문제 되진 않을 것 같습니다. 참고로 aggregation 규칙을 max로 할지 sum으로 할지 등등은 지정해주셔야 합니다

이렇게 구한 월별 DataFrame만 있으면 5년치 평균을 구하는 것이나, matplotlib로 위와 같은 그림을 그리는 건 어려워 보이지 않습니다.

원천 데이터가 어떤 모양인지 모르고, 월별로 변환할 때 어떤 규칙을 적용할 것인지 몰라서 우선 링크만 드립니다 ㅎㅎ

import pandas as pd
import numpy as np
import sys
from openpyxl import load_workbook  
sys.path.append("C:\\pytest")
df = pd.read_excel('C:\\pytest\\brazil.xlsx')

# 데이터 확인
df.head()

# 피벗 적용하기 위해 년월 분리
df['Month'] = df['date'].map(lambda x: x.month)
df['Year'] = df['date'].map(lambda x: x.year)
df1 = df.copy()
df1

# 피벗 적용하여 월별로 테이블 만들기
table = df1.pivot_table(values = 'value', index = 'Year', columns='Month')
table

# 테이블 열 순서 변경하기
table = table[[10, 11, 12, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]
table

# 시즌별 적용을 위해 테이블 분리하기
table1 = table[[10, 11, 12]]
table1
table2 = table[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]
table2

# 테이블을 같은 연도로 붙이기 위한 작업
table2.index
table2['Year1'] = table2.index - 1

table2.reset_index
table2.set_index('Year1', inplace = True)
table2

# 테이블 붙이기 위한 작업
table_result = pd.concat([table1, table2], axis = 1)
table_result

# 결측치 제거
table_result1 = table_result.copy().dropna(how = 'all')
table_result1

table_result2 = table_result.copy().dropna()
table_result2

# 5년 평균을 구하기 위해 5개년도만 남기고
table_result3 = table_result2.iloc[-5:]
table_result3

# 5년 평균을 구해서 삽입
table_result1.loc['5average'] = table_result3.mean(axis = 0)

# 결과확인
table_result1

혹시 필요하신 분이 몰라 좀 무식한 방법이지만 제 나름의 해결(?) 방법을 공유합니다. 플그램에 익숙하지 않아 깔끔한 방법은 아닌 것 같지만 여튼 원하는 결과는 얻었네요..