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python - 数据框：如何从 DatetimeIndex 获取 Period 对象列（日历+会计年度和月份）？

问题描述

我有一个数据框，这些是前 5 个索引，有几行具有不同数据点的日期，然后转到第二天

DatetimeIndex(['2014-01-01', '2014-01-01', '2014-01-01', '2014-01-01',
               '2014-01-01'],
              dtype='datetime64[ns]', name='DayStartedOn', freq=None)

这是当前列 dtypes

country                  object
type                     object
name                     object
injection               float64
withdrawal              float64
cy_month              period[M]

我希望添加一个带有日历年月的列，以及 2 个具有不同会计年度和月份的列。最好在不同的列中分隔年和月，例如：日历年、日历月、会计年度、会计月。目标是在我对其他列执行重新组合或重新采样时保留这些列值

我达到了 cy_month 以上

df['cy_month']=df.index.to_period('M')

即使我对此感到不舒服，因为我想要的是月经，而不是月末

我尝试为日历年添加这两列：

pd.Period(df_storage_clean.index.year, freq='A-DEC')

另一个财政年度：

pd.Period(df_storage_clean.index.year, freq='A-SEP')

但有追溯：

ValueError: Value must be Period, string, integer, or datetime

所以我开始不逐行循环使用熊猫并添加到列表中，

lst_period_cy=[]
for y in lst_cy:
    period_cy=pd.Period(y, freq='A-DEC')
    lst_period_cy.append(period_cy)

然后将列表转换为 Series 或 df 并将其添加回 df

但我认为它效率不高（150k 行数据）所以没有继续

标签： pythonpandasdataframeperioddatetimeindex

解决方案

以防万一您还没有找到解决方案...

您可以执行以下操作：

df.reset_index(drop=False, inplace=True)
df['cal_year_month'] = df.DayStartedOn.dt.month
df['cal_year'] = df.DayStartedOn.dt.year
df['fisc_year'] = df.DayStartedOn.apply(pd.Period, freq='A-SEP')
df.set_index('DayStartedOn', drop=True, inplace=True)

我的假设是，与您的示例一样，索引名为DayStartedOn. 如果不是这种情况，则必须相应地调整代码。

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