Pandas：将句点从“对象”类型转换为“句点”类型，以便能够进行计算答案

【问题标题】：Pandas : converting a period from an 'object' type to a 'period' type, to be able to make calculationsPandas：将句点从“对象”类型转换为“句点”类型，以便能够进行计算
【发布时间】：2020-07-29 11:00:26
【问题描述】：

我刚刚从 NOAA (url: 'https://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/global/globe/land_ocean/p12/12/1880-2020.csv') 下载了一个基本文件，并且有这个 'Period' 目前是一个 'object' 类型，显示 stg 像一个 YYYYMM 值：

import pandas as pd
test=pd.read_csv('https://www.ncdc.noaa.gov/cag/time-series/global/globe/land_ocean/p12/12/1880-2020.csv', parse_dates=['Year'], infer_datetime_format=True, skiprows=4)
test.columns=['Period','Discr']
test.head()

Period  Discr
0   188001  -0.06
1   188002  -0.14
2   188003  -0.09
3   188004  -0.05
4   188005  -0.09

test.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1683 entries, 0 to 1682

数据列（共2列）：

 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   Period  1683 non-null   object 
 1   Discr   1683 non-null   float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 26.4+ KB

我尝试使用dt.to_period(freq='M'), pd.PeriodIndex ...，但无法解决我的问题...

因此我需要帮助。提前致谢

【问题讨论】：

使用dt['Year'].dt.to_period(freq='m')
为此感谢@jezrael，但我不知道如何使用它：'dt' 意味着我首先必须导入 datetime 模块，我猜是这样做的。但是，如果我输入 test['Period'] = test['Period'].dt.to_Period(freq='M')，（因为 test 是数据框名称，Period 是列名称），我仍然有一个错误 AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values... :-/
所以先用df['Period'] = pd.to_datetime(df['Period'])
我一开始是这样做的，最终效果很好，直到默认日历似乎从 1970 - 01 - 01 :-/ 开始，而我的数据从 1880 - 01 - 01 开始。这里我也想出了解决这个问题的方法。这是您宝贵的帮助！！
好的，我明白了。已添加答案。

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用自定义函数，从docs编辑函数：

df['Period']=df['Period'].apply(lambda x: pd.Period(year=x // 100, month=x % 100, freq='M'))
print (df)
    Period  Discr
0  1880-01  -0.06
1  1880-02  -0.14
2  1880-03  -0.09
3  1880-04  -0.05
4  1880-05  -0.09

【讨论】：