Question

我需要在每个日期添加1天，以便获得下个月的开始日期，例如2014-01-2014，以获取数据框中的第1项。试过：

montdist['date'] + pd.DateOffset(1)

这给了我：

TypeError: cannot use a non-absolute DateOffset in datetime/timedelta operations [<DateOffset>]

拥有数据框：

    Units   mondist                date
1    6491  0.057785 2013-12-31 00:00:00
2    7377  0.065672 2014-01-31 00:00:00
3    9990  0.088934 2014-02-28 00:00:00
4   10362  0.092245 2014-03-31 00:00:00
5   11271  0.100337 2014-04-30 00:00:00
6   11637  0.103596 2014-05-31 00:00:00
7   10199  0.090794 2014-06-30 00:00:00
8   10486  0.093349 2014-07-31 00:00:00
9    9282  0.082631 2014-08-31 00:00:00
10   8632  0.076844 2014-09-30 00:00:00
11   8204  0.073034 2013-10-31 00:00:00
12   8400  0.074779 2013-11-30 00:00:00

Answer 1

首先使它成为DatetimeIndex：

pd.DatetimeIndex(montdist['date']) + pd.DateOffset(1)

注意：我认为有一项功能请求可以使用日期列...

行动中：

In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])

In [12]: df['date'] = pd.to_datetime(['21-11-2013', '22-11-2013'])

In [13]: pd.DatetimeIndex(df.date) + pd.DateOffset(1)
Out[13]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-11-22 00:00:00, 2013-11-23 00:00:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: None

In [14]: pd.DatetimeIndex(df.date) + pd.offsets.Hour(1)
Out[14]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-11-21 01:00:00, 2013-11-22 01:00:00]
Length: 2, Freq: None, Timezone: Non

Answer 2

尝试使用timedelta（）：

mondist['shifted_date']=mondist.date + datetime.timedelta(days=1)

Answer 3

我认为最简单的方法是szu的回答的变体。 Pandas在其功能中内置了几乎完整的支持日期时间，因此无需加载日期时间。相反，如果您已经在使用熊猫，请像这样创建新列：

mondist['shifted_date'] = mondist.date + pd.Timedelta(days=1)

Answer 4

无需变成索引。只需使用.apply()即可：

df['newdate'] = pd.to_datetime(df['date']).apply(pd.DateOffset(1))

Answer 5

据我所知tshift比+ pd.DateOffset等数学要快一些。当然它只适用于系列或数据帧索引，而不是列...但你可以这样做：

df['newdate'] = pd.Series(index=df.index).tshift(periods=1, freq='D').index

如果你的df很大，这可能会减少一半的时间 - 至少它对我有用，这就是我使用它的原因。

Answer 6

快速提及。如果您使用的是数据帧，并且您的数据类型为datetime64[ns]未索引，那么我将执行以下操作：假设日期列名称为“ Date to Change by 1”，而您想将所有日期都更改为1天。

import time
from datetime import datetime, timedelta, date, time

before
['Date to Change by 1'] = 1/31/2020

df['Date to Change by 1'] = (pd.to_datetime(df['Date to Change by 1']) + 
timedelta(1)

After
['Date to Change by 1'] = 2/01/2020

大熊猫在一天加入一天

6 个答案: