根据 pandas 中的日期范围创建 FY答案

【问题标题】：Create FY based on the range of date in pandas根据 pandas 中的日期范围创建 FY
【发布时间】：2019-04-15 21:03:21
【问题描述】：

我正在处理日期和财政年度。我的工作数据集包含一万行日期。我想创建一个新列来标识季节或财年。示例数据框如下：

df = pd.DataFrame()
df['date'] = ['10/08/2018','12/09/2018','15/08/2017','16/05/2018']

我想做的是根据日期范围创建一个新列season。例如，如果日期的月份是从 8 月到 6 月，将被视为一个季节。这意味着日期范围从 01/08/2005 到 30/06/2006，季节为 2005-06。

对于示例日期框架，预期输出如下：

  date      season
10/082018   2018-19
12/09/2018  2018-19
15/08/2017  2017-18
16/05/2018  2017-18

以下是我的预期输出：

如何定义范围和季节？谢谢，

泽普。

【问题讨论】：

请提供Minimal, Complete, and Verifiable example。图片难以解读。

标签： python pandas date date-range

【解决方案1】：

您可以使用基于月份的条件，并在转换为字符串后将日期的年份部分连接起来

df.date = pd.to_datetime(df.date, format = '%d/%m/%Y')
cond = df.date.dt.month >=8
df['season'] = np.where(cond, df.date.dt.year.apply(str) + '-' + (df.date.dt.year+1).apply(str).str[2:], (df.date.dt.year-1).apply(str) + '-' + df.date.dt.year.apply(str).str[2:])


    date    season
0   2018-08-10  2018-19
1   2018-09-12  2018-19
2   2017-08-15  2017-18
3   2018-05-16  2017-18

【讨论】：

感谢 Vaishali。我将日期转换为日期时间并得到以下格式。 time data Timestamp('2018-08-10 00:00:00') 如何从日期时间中删除时间部分？感谢您的帮助。
@Zephyr, df['date'].dt.date 会给你日期时间的日期部分
@Vaishali 我建议使用year = df.date.dt.year;year_str = df.date.dt.year.astype(str);np.where(cond,year_str + '-' + (year+1).astype(str).str[2:], (year-1).astype(str) + '-' + year_str.str[2:]) 来加快这个过程，因为你有很多中间相同的变量。
@SandeepKadapa，可能是您比较了给定行数的时间。在 df = pd.concat([df]*10000, ignore_index=True) 上试一下，时间是一样的。
@Vaishali 哦，这很有趣，谢谢你让我知道。