来自日期时间列的一年季度的新列

Question

我在下面有一列

date
2019-05-11
2019-11-11
2020-03-01
2021-02-18

如何创建格式相同但按季度划分的新列？

预期 output

date        |   quarter
2019-05-11    2019-04-01
2019-11-11    2019-10-01
2020-03-01    2020-01-01
2021-02-18    2021-01-01

谢谢

Answer 1

您可以使用pandas.PeriodIndex ：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['quarter'] = pd.PeriodIndex(df['date'].dt.to_period('Q'), freq='Q').to_timestamp()

# Output：

print(df)

        date    quarter
0 2019-05-11 2019-04-01
1 2019-11-11 2019-10-01
2 2020-03-01 2020-01-01
3 2021-02-18 2021-01-01

Answer 2

脚步：

1. 如果不在date_time类型中，则将您的date转换为date_time object
2. 使用dt.to_period或PeriodIndex将您的dates转换为季度期间
3. 将当前季度数字的 output 转换为时间戳，以使用to_timestamp获取每个季度的开始日期

源代码

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Dates": pd.date_range("01-01-2022", periods=30, freq="24d")})
df["Quarters"] = df["Dates"].dt.to_period("Q").dt.to_timestamp()
print(df.sample(10))

OUTPUT

        Dates   Quarters
19 2023-04-02 2023-04-01
29 2023-11-28 2023-10-01
26 2023-09-17 2023-07-01
1  2022-01-25 2022-01-01
25 2023-08-24 2023-07-01
22 2023-06-13 2023-04-01
6  2022-05-25 2022-04-01
18 2023-03-09 2023-01-01
12 2022-10-16 2022-10-01
15 2022-12-27 2022-10-01

Answer 3

在这种情况下，一个季度总是在同一年，并且从第 1 天开始。要计算的只是月份。 考虑季度是 3 个月 (12 / 4)，那么季度将是 1、4、7 和 10。

您可以使用 integer 除法 (//) 来实现这一点。

n = 月

四分之一 = ( (n-1) // 3 ) * 3 + 1