如何在每个季度开始时获得'Q'答案

【问题标题】：How to get 'Q' at the beginning of every quarter如何在每个季度开始时获得'Q'
【发布时间】：2020-08-11 10:50:06
【问题描述】：

我确实有下面的代码，它给了我日期列中的季度并且工作正常。

代码

order['Qtr'] = pd.to_datetime(order['Order Date']).dt.quarter

输出

我的要求是我想在每个季度的开头添加 Q ，列名称为 Quarter 。我想要如下的输出。

所需输出

问候，

Bharath Vikas

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas numpy

【解决方案1】：

第一个想法是将值转换为字符串并在前面加上Q：

order['Quarter'] = 'Q' + pd.to_datetime(order['Order Date']).dt.quarter.astype(str)

或者将值转换为季度，然后使用strftime：

rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=10, freq='170D')
order = pd.DataFrame({'Order Date': rng})  

order['Quarter'] = pd.to_datetime(order['Order Date']).dt.to_period('q').dt.strftime('Q%q')
print (order)
  Order Date Quarter
0 2017-04-03      Q2
1 2017-09-20      Q3
2 2018-03-09      Q1
3 2018-08-26      Q3
4 2019-02-12      Q1
5 2019-08-01      Q3
6 2020-01-18      Q1
7 2020-07-06      Q3
8 2020-12-23      Q4
9 2021-06-11      Q2

【讨论】：

谢谢，如何将这个新季度列的列名称命名为 Quarter？
@Vikas - 答案已编辑，使用 order['Quarter'] 代替 order['Qtr']

【解决方案2】：

我的解决方案如下：

order['Quarter'] = "Q" + order["Qtr"].astype("str")

这基本上将您的数值转换为字符串并将它们与前面的Q 连接起来。

或者，您可以像这样映射任意转换函数：

order['Qtr'] = pd.to_datetime(order['Order Date']).dt.quarter
order['Quarter'] = df.map(lambda q: f"Q{q}")

请注意，这使用了我认为需要 python 3.6+ 的 F 字符串

【讨论】：