将两列合并到熊猫的日期时间

Question

我有一个这样的数据框

df.head(6):

year    qtr    measure
1990     3   1.813619
1990     4   1.809598
1991     1   1.814911
1991     2   1.808807
1991     3   1.820009
...

我怎么可能结合'year'和'qtr'来获取熊猫的datetime列？ 它可以只是该季度的结束日期。

谢谢。

Answer 1

这是向量化版本（只要您的numpy> = 1.7）：

df['date'] = (np.array(df.year.astype(str),dtype='datetime64[Y]') 
              + np.array(df.qtr*3,dtype='timedelta64[M]')
              - np.timedelta64(1,'D'))

print df
   year  qtr   measure       date
0  1990    3  1.813619 1990-09-30
1  1990    4  1.809598 1990-12-31
2  1991    1  1.814911 1991-03-31
3  1991    2  1.808807 1991-06-30
4  1991    3  1.820009 1991-09-30

[5 rows x 4 columns]

编辑：添加了说明：

因此，首先我在year列之外制作了一个datetime64 numpy数组：

print (np.array(df.year.astype(str),dtype='datetime64[Y]')

['1990' '1990' '1991' '1991' '1991']

这些是年份级别的datetime64 dtype，因此，如果我们在第一个日期加上一个月，则为'1990-01'+ 1个月。 因此，添加qtr * 3将创建一个YYYY-MM日期，该日期距离现在已经过了一个月：

print (np.array(df.year.astype(str),dtype='datetime64[Y]') 
       + np.array(df.qtr*3,dtype='timedelta64[M]'))

['1990-10' '1991-01' '1991-04' '1991-07' '1991-10']

因此，如果我从“ 1990-10”中减去某天，我将到达上一个月底（这是您想要的月底）：

print (np.array(df.year.astype(str),dtype='datetime64[Y]') 
      + np.array(df.qtr*3,dtype='timedelta64[M]')
      - np.timedelta64(1,'D'))

['1990-09-30' '1990-12-31' '1991-03-31' '1991-06-30' '1991-09-30']