我有一个数据框df
,其值为:
df.iloc[1:4, 7:9]
Year Month
38 2020 4
65 2021 4
92 2022 4
我正在尝试创建一个新的MonthIdx
列,如下:
df['MonthIdx'] = pd.to_timedelta(df['Year'], unit='Y') + pd.to_timedelta(df['Month'], unit='M') + pd.to_timedelta(1, unit='D')
但是我得到了错误:
ValueError: Units 'M' and 'Y' are no longer supported, as they do not represent unambiguous timedelta values durations.
以下是所需的输出:
df['MonthIdx']
MonthIdx
38 2020/04/01
65 2021/04/01
92 2022/04/01
答案 0 :(得分:0)
因此您可以将月份值填充到系列中,然后重新格式化以获取所有值的日期时间:
month = df.Month.astype(str).str.pad(width=2, side='left', fillchar='0')
df['MonthIdx'] = pd.to_datetime(pd.Series([int('%d%s' % (x,y)) for x,y in zip(df['Year'],month)]),format='%Y%m')
这将为您提供:
Year Month MonthIdx
0 2020 4 2020-04-01
1 2021 4 2021-04-01
2 2022 4 2022-04-01
您可以将日期重新格式化为与您的格式完全匹配的字符串:
df['MonthIdx'] = df['MonthIdx'].apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m/%d'))
给你
Year Month MonthIdx
0 2020 4 2020/04/01
1 2021 4 2021/04/01
2 2022 4 2022/04/01