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我需要回到月初,但如果我已经在月初,我想留在那里。带有 n=0 的 Pandas 锚定偏移量应该完全做到这一点,但它不会在 (-) MonthBegin 的锚定点之间产生预期的结果。
例如为此pd.Timestamp('2017-01-06 00:00:00') - pd.tseries.offsets.MonthBegin(n=0)
我希望将我移回 Timestamp('2017-01-01 00:00:00')
但相反,我得到 Timestamp('2017-02-01 00:00:00')
我究竟做错了什么?或者你认为这是一个错误?
我还可以看到相同的规则适用于 MonthEnd,因此将 2 组合如下 pd.Timestamp('2017-01-06 00:00:00')+pd.tseries.offsets.MonthEnd(n=0)-pd.tseries.offsets.MonthBegin(n=1)
我得到了 Timestamp('2017-01-01 00:00:00')
的预期效果但我希望它只适用于 - pd.tseries.offsets.MonthBegin(n=0)
最佳答案
要跳转到月初,请使用:
ts + pd.tseries.offsets.MonthEnd(n=0) - pd.tseries.offsets.MonthBegin(n=1)
ts
的话,这是跳到月初的唯一方法已经是第一了。
>>> pd.date_range(dt.datetime(2016,12,30), dt.datetime(2017,2,2)).to_series() \
+ MonthEnd(n=0) - MonthBegin(n=1)
2016-12-30 2016-12-01
2016-12-31 2016-12-01
2017-01-01 2017-01-01
2017-01-02 2017-01-01
...
2017-01-31 2017-01-01
2017-02-01 2017-02-01
2017-02-02 2017-02-01
关于(-) MonthBegin 的 Pandas 日期时间锚定偏移量无法按预期工作,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42008805/
我正在实现谱聚类算法,我必须确保矩阵(拉普拉斯矩阵)是半正定矩阵。 检查矩阵是否为正定矩阵 (PD) 就足够了,因为可以在特征值中看到“半”部分。矩阵非常大(nxn,其中 n 是几千的数量级)所以特征
我是一名优秀的程序员,十分优秀!