Question

我的日期格式如下图所示：

    {
      "amount": 599400,
      "date_cart_closed": "2015-03"
    },
    {
      "amount": 575856,
      "date_cart_closed": "2015-01"
    },
    {
      "amount": 2216490,
      "date_cart_closed": "2015-05"
    }

我们的格式类似于2015-03。基准日期从2011-01-01开始固定，直到用户输入UNIX_TIMESTAMP之类的1343287040日期为止。

现在问题是我有开始日期和结束日期。在这个范围内，我必须填补空白。说实话，我没有2011-01，2011-02，2015-03等。如何填补这些空白？有没有办法处理这种情况？

EDIT1：
似乎pandas根据月份创建范围日期。我做了以下的生成月份：

pandas.date_range(start='20140101', end='20140501', freq='M')

其输出如下：

DatetimeIndex(['2014-01-31', '2014-02-28', '2014-03-31', '2014-04-30'], dtype='datetime64[ns]', freq='M', tz=None)

它以某种方式解决了我的问题，但我需要输出：2014-01而不是2014-01-01。有没有办法格式化输出？

Answer 1

这是一个单行。您可以使用X-HTTP-Method-Override将datetime对象转换为每月频率，然后使用numpy.astype('<M8[M]')来获取unicode字符串。此操作是矢量化的，对于大型数据集来说非常快。

.astype(str)

Answer 2

将您的日期转换为整数，自0年以来的月数：

def yearmonth_to_ordinal(date_string):
    year, month = map(int, date_string.split('-'))
    return year * 12 + (month - 1)

因此，2015-01变为24180，2015-03变为24182等。您现在可以创建序数范围。

要返回日期字符串，请使用模运算：

def ordinal_to_yearmonth(ordinal):
    year, month = divmod(ordinal, 12)
    return '{:04d}-{:02d}'.format(year, month + 1)

演示：

>>> yearmonth_to_ordinal('2015-05')
24184
>>> ordinal_to_yearmonth(yearmonth_to_ordinal('2015-05') + 7)
'2015-12'

如何从python中的日期字符串生成范围日期？

2 个答案: