[英]Formatting Monthly dates in Python/pandas
我想修改Monthly_idxs
以便它输出从当月开始分钟-01 00:00:00+00:00
开始的每月数据范围,而不是当前的 output。 我还想包括初始索引为 10 月的月份,但 output 从 11 月开始初始Monthly_idxs
。 我怎样才能得到下面的预期 Output?
import pandas as pd
# Creates 1 minute data range between date_range(a, b)
l = (pd.DataFrame(columns=['NULL'],
index=pd.date_range('2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z',
freq='1T'))
.index.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
.tolist()
)
#Month Indexes
Monthly_idxs = pd.date_range(l[0], l[-1], freq='MS')
Output:
['2015-11-01 13:40:00+00:00', '2015-12-01 13:40:00+00:00',
'2016-01-01 13:40:00+00:00']
预期 Output:
['2015-10-01 00:00:00+00:00', '2015-11-01 00:00:00+00:00','2015-12-01 00:00:00+00:00'
'2016-01-01 00:00:00+00:00']
我们可以使用round
和DateOffset
编写Monthly_idxs
以获得预期的结果:
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
Monthly_idxs = pd.date_range(pd.Timestamp(min(l)).round('1d') - DateOffset(months=1), pd.Timestamp(max(l)).round('1d'), freq='MS').strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S%z").tolist()
Output:
['2015-10-01 00:00:00+0000',
'2015-11-01 00:00:00+0000',
'2015-12-01 00:00:00+0000',
'2016-01-01 00:00:00+0000']
感谢 @MrFuppes 提出的DateOffset
想法。
您的列表转换发生得太快了。 您可以在 dataframe 上使用resample
,然后使用format
获取重采样索引的字符串列表:
df = pd.DataFrame(columns=['NULL'],
index=pd.date_range('2015-10-08T13:40:00Z', '2016-01-04T21:00:00Z',
freq='1T'))
Month_begin = df.resample('MS').asfreq()
Monthly_idxs = Month_begin.index.format()
print(Monthly_idxs)
Output:
['2015-10-01 00:00:00+00:00', '2015-11-01 00:00:00+00:00', '2015-12-01 00:00:00+00:00', '2016-01-01 00:00:00+00:00']
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