使用期间列将月份添加到数据框

Question

我希望使用具有整数 1-32 的周期列向我的数据框添加 %Y%m%d 日期列，它表示从定义的环境变量“odate”开始的每月数据点（例如，如果=20190531 那么周期 1 应该是 20190531，周期 2 应该是 20190630，等等）

我尝试定义一个字典，其中列中的句点数作为键，值是 odate + MonthEnd(period -1)

这很好用；但是，考虑到周期数的变化，我想改进代码以使其灵活。

是否有一个函数可以让我在日期列中填充第 1 期的日期，然后在随后的月份结束后的各期？

示例数据集：

日期=20190531

period value
1      5.5
2      5
4      6.2
3      5
5      40
11     5

所需数据集：

日期=20190531

period value date
1      5.5   2019-05-31
2      5     2019-06-30
4      6.2   2019-08-31
3      5     2019-07-31
5      40    2019-09-30
11     5     2020-03-31

Answer 1

你可以使用pd.date_range():

pd.date_range(start = '2019-05-31', periods = 100,freq='M')

您可以根据需要更改总周期，freq='M' 表示月末频率

Here 是您可以为freq 参数设置的偏移别名列表。

如果您只想为日期添加或减去一些句点，您可以使用pd.DataOffset：

odate = pd.Timestamp('20191031')
odate
>> Timestamp('2019-10-31 00:00:00')

odate - pd.DateOffset(months=4)
>> Timestamp('2019-06-30 00:00:00')

odate + pd.DateOffset(months=4)
>> Timestamp('2020-02-29 00:00:00')

将给定的期间列添加到月末：

odate = pd.Timestamp('20190531')
df['date'] = df.period.apply(lambda x: odate + pd.offsets.MonthEnd(x-1))
df
 period value   date
0   1   5.5     2019-05-31
1   2   5.0     2019-06-30
2   4   6.2     2019-08-31
3   3   5.0     2019-07-31
4   5   40.0    2019-09-30
5   11  5.0     2020-03-31

要提高性能，请使用list-comprehension:

df['date'] = [odate + pd.offsets.MonthEnd(period-1) for period in df.period]