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python - Pandas：生成时间序列日期时间特征

问题描述

我有一个date作为日期时间的 DF，范围从 2013 年 1 月到 2015 年 12 月。我想创建一个时间序列特征，表明每个月都有一个date_block_num，每个月增加一个。

例如，2013 年 1 月是0，2013 年 2 月是1，...，2013 年 12 月是11，2014 年 1 月是12，2014 年 2 月是13等等。

我可以使用简单iterrows()的方法来做到这一点，但我想知道是否有更好的方法？

标签： pythonpandas

解决方案

如果您的数据有所有月份，您可以使用factorize：

DF['date'].dt.to_period('M').sort_values().factorize()

或者，您可以尝试一些数学运算：

years = DF['date'].dt.year
months = DF['date'].dt.month

DF['date_block'] = (years*12 + months) - 2013*12

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