将字符串转换为日期 [带年份和季度]

Posted 2023-02-25

【中文标题】将字符串转换为日期 [带年份和季度]

【英文标题】：Convert String to Date [With Year and Quarter]

【发布时间】：2017-03-30 19:25:54

【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列包含年份和季度的字符串，格式如下：

2015Q1

我的问题： ​如何将其转换为两个日期时间列，一个用于年份，一个用于季度。

【问题讨论】：

值得一提的是，pandas 有一个句点类型。 pd.Period('2015Q1') 给你一个你称之为调用.year 和.quarter 的对象。并进行与期间相关的计算

【参考方案1】：

您可以使用split，然后将year 列转换为int，如有必要，将Q 添加到q 列：

df = pd.DataFrame('date':['2015Q1','2015Q2'])
print (df)
     date
0  2015Q1
1  2015Q2

df[['year','q']] = df.date.str.split('Q', expand=True)
df.year = df.year.astype(int)
df.q = 'Q' + df.q
print (df)
     date  year   q
0  2015Q1  2015  Q1
1  2015Q2  2015  Q2

你也可以使用Period:

df['date'] = pd.to_datetime(df.date).dt.to_period('Q')

df['year'] = df['date'].dt.year
df['quarter'] = df['date'].dt.quarter

print (df)
    date  year  quarter
0 2015Q1  2015        1
1 2015Q2  2015        2

【讨论】：

完美解决方案 - 非常感谢！

所以你真的不想要一个日期时间？

【参考方案2】：

您还可以构造一个 datetimeIndex 并在其上调用 year 和 Quarter。

df.index = pd.to_datetime(df.date)
df['year'] = df.index.year
df['quarter'] = df.index.quarter

              date  year  quarter
date                             
2015-01-01  2015Q1  2015        1
2015-04-01  2015Q2  2015        2

请注意，如果您有 datetimeIndex，您甚至不需要专门的年份和季度列，您可以像这样进行 groupby，例如：df.groupby(df.index.quarter)