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我有一个 pandas DataFrame，其中有一列(标题)需要被解析为日期时间对象，以便我可以将其转换为时间序列。
Title Gross Domestic Product: Quarter on Quarter growth: CVM SA %
224 2009 Q3 0.1
225 2009 Q4 0.4
226 2010 Q1 0.5
谁能指出最好的方法是什么？
我想要的输出是
Title Gross Domestic Product: Quarter on Quarter growth: CVM SA %
224 2009-09 0.1
225 2009-12 0.4
226 2010-03 0.5
最佳答案
如果 Year 和 Quarter 之间没有空格，pandas 可以解析它，所以你需要替换空格字符:
pd.to_datetime(df['Title'].str.replace(' ', '')) + pd.offsets.QuarterEnd(0)
Out:
0 2009-09-30
1 2009-12-31
2 2010-03-31
Name: Title, dtype: datetime64[ns]
默认情况下，它会为您提供季度的开始日期，因此我添加了一个偏移量，如 here 所述.
关于python - Pandas 将日期(季度)转换为日期时间对象，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45088085/
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我在基于 [Date] 字段的选择查询中使用这些公式。学期为 1 月至 6 月 1 个学期，7 月至 12 月为 2 个学期。季度是 3 个月的版本(1 月至 3 月等为 1)。 case when
我有一些用户上传的数据，需要根据用户选择的时间段进行存储和排序。期间应该只支持月年或季度年，没有其他，类似于下面: +----+---------+-------+ | id | pe
我有一个 pandas DataFrame，其中有一列(标题)需要被解析为日期时间对象，以便我可以将其转换为时间序列。 Title Gross Domestic Product: Quar
oracle按天，周，月，季度，年查询排序 ? 1
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！