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python - 如何将 Period 字符串转换为实际的 Period 类型

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 21:44:38 26 4
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我有一列数据,例如 '1971q1''1972q2' 等(年份后跟季度)当我这样做时:

print(type(df.Quarterly))

答案是系列

我需要的是将此列“转换”/转换为真正的 pd.Period 类型,这样我就可以用它做简单的时间代数。谢谢

最佳答案

您可以使用 pd.PeriodIndex()方法。

假设您有以下 DF:

In [517]: x
Out[517]:
str_col
0 1971q1
1 1971q2
2 1971q3
3 1971q4
4 1972q1
5 1972q2
6 1972q3
7 1972q4

In [518]: x.dtypes
Out[518]:
str_col object
dtype: object

让我们创建一个新的“period”列:

In [519]: x['period'] = pd.PeriodIndex(x.str_col, freq='Q')

In [520]: x
Out[520]:
str_col period
0 1971q1 1971Q1
1 1971q2 1971Q2
2 1971q3 1971Q3
3 1971q4 1971Q4
4 1972q1 1972Q1
5 1972q2 1972Q2
6 1972q3 1972Q3
7 1972q4 1972Q4

In [521]: x.dtypes
Out[521]:
str_col object
period object
dtype: object

现在我们可以做“时间代数”,例如让我们从每个周期中减去四分之一:

In [525]: x.period - 1
Out[525]:
0 1970Q4
1 1971Q1
2 1971Q2
3 1971Q3
4 1971Q4
5 1972Q1
6 1972Q2
7 1972Q3
Name: period, dtype: object

或者,您可以将 str_col 列转换为常规 Pandas/NumPy datetime:

In [527]: pd.to_datetime(x.str_col, errors='coerce')
Out[527]:
0 1971-01-01
1 1971-04-01
2 1971-07-01
3 1971-10-01
4 1972-01-01
5 1972-04-01
6 1972-07-01
7 1972-10-01
Name: str_col, dtype: datetime64[ns]

关于python - 如何将 Period 字符串转换为实际的 Period 类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40445076/

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