将“ Q12019”对象转换为datetime64

Question

我有一个pandas数据框，其中一列包含以下格式的季度和年份的字符串：Q12019

我的问题：我如何将其转换为日期时间格式？

Answer 1

您可以使用熊猫PeriodIndex完成此操作。只需将季度列重新格式化为预期的格式%Y-%q（在regex的帮助下，将年份移到最前面）：

reformatted_quarters = df['QuarterYear'].str.replace(r'(Q\d)(\d+)', r'\2\1')
print(reformatted_quarters)

此打印：

0    2019Q1
1    2018Q2
2    2019Q4
Name: QuarterYear, dtype: object

然后，将此结果输入PeriodIndex以获取datetime格式。使用'Q'指定一个季度频率：

datetimes = pd.PeriodIndex(reformatted_quarters, freq='Q').to_timestamp()
print(datetimes)

此打印：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2018-04-01', '2019-10-01'], dtype='datetime64[ns]', name='Quarter', freq=None)

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注意：Pandas PeriodIndex功能在行为上有所下降（已记录here），因此，对于版本大于0.23.4的Pandas，您需要使用{改为{1}}：

reformatted_quarters.values

Answer 2

(quarter) => new Date(quarter.slice(-4), 3 * (quarter.slice(1, 2) - 1), 1)

这将为您提供每个季度的开始（例如q42019将为2019-10-01）。

您可能应该包括一些验证，因为它将持续滚动数月（例如，q52019 = q12020 = 2020-01-01）