python - 在 pandas 中存在 NaN 的情况下从日期时间列中提取四分之一

Question

我需要从 pandas 数据时间列中提取季度作为 Q1 Q2 Q3 Q4。示例代码如下:

dfm = pd.DataFrame({'Date': [None, '2018/02/03', '2019/09/30', '2017/05/12']})
dfm.Date = pd.to_datetime(dfm.Date, format='%Y/%m/%d')
dfm['Quarter'] = dfm.Date.dt.quarter
dfm['Quarter'] = dfm.Quarter.apply(lambda x: 'Q'+ str(x))

我得到的是Q1.0 Q2.0 Q3.0 Q4.0。问题来自于dfm['Quarter'] = dfm.Date.dt.quarter。在存在 NaT 的情况下，我得到的是 float ，而不是整数。

有人知道我该如何解决这个问题吗？预先非常感谢。

Answer 1

使用 dt.to_period 和 strftime 来获取正确的格式:

dfm['Quarter'] = dfm['Date'].dt.to_period('Q').dt.strftime('Q%q')

        Date Quarter
0        NaT     NaT
1 2018-02-03      Q1
2 2019-09-30      Q3
3 2017-05-12      Q2

<小时/>

或者使用 str.extract，但 NaT get 转换为 NaN:

dfm['Quarter'] = dfm['Date'].dt.to_period('Q').astype(str).str.extract('(Q\d)')

        Date Quarter
0        NaT     NaN
1 2018-02-03      Q1
2 2019-09-30      Q3
3 2017-05-12      Q2