Pandas 日期时间索引全部设置为一个月内的同一日期（第 1 天）答案

【问题标题】：Pandas datetime index all set to the same date in a month (1st)Pandas 日期时间索引全部设置为一个月内的同一日期（第 1 天）
【发布时间】：2016-01-17 04:33:26
【问题描述】：

我有一个像这样的数据框：

Date          Value
2014-11-03  8767.83
2014-12-01  8948.96
2015-01-02  9098.98
2015-02-02  8774.11
2015-03-02  9102.82
2015-04-01  8672.13
2015-05-01  8737.00
2015-06-01  8394.23
2015-07-01  8103.86
2015-08-03  8416.86
2015-09-01  7677.32
2015-10-01  7832.70

我希望所有日期都是本月的 1 日，例如：

Date          Value
2014-11-01  8767.83
2014-12-01  8948.96
2015-01-01  9098.98
2015-02-01  8774.11
2015-03-01  9102.82
2015-04-01  8672.13
2015-05-01  8737.00
2015-06-01  8394.23
2015-07-01  8103.86
2015-08-01  8416.86
2015-09-01  7677.32
2015-10-01  7832.70

我知道这必须非常简单，但我是 pandas/python 的新手，此时我找了一个多小时。提前致谢。

【问题讨论】：

Date 是index，还是“列”？

标签： python datetime pandas

【解决方案1】：

您可以只使用简单的列表推导来“转换”并重新分配您的索引：

In [3]: df
Out[3]: 
              Value
Date               
2014-11-03  8767.83
2014-12-01  8948.96
2015-01-02  9098.98
2015-02-02  8774.11
2015-03-02  9102.82
2015-04-01  8672.13
2015-05-01  8737.00
2015-06-01  8394.23
2015-07-01  8103.86
2015-08-03  8416.86
2015-09-01  7677.32
2015-10-01  7832.70

In [4]: df.index = [pd.datetime(x.year, x.month, 1) for x in df.index.tolist()] 
In [5]: df
Out[5]: 
              Value
2014-11-01  8767.83
2014-12-01  8948.96
2015-01-01  9098.98
2015-02-01  8774.11
2015-03-01  9102.82
2015-04-01  8672.13
2015-05-01  8737.00
2015-06-01  8394.23
2015-07-01  8103.86
2015-08-01  8416.86
2015-09-01  7677.32
2015-10-01  7832.70

【讨论】：

【解决方案2】：

我知道这是一个老问题，但如果你想从头开始创建每月开始索引，你可以利用 Panda 的 offset-alias 功能来做到这一点。

import pandas as pd
monthly_start_index = pd.date_range(start='2018-01-01', 
                                    stop='2018-12-01',
                                    freq = 'MS')
df.index = monthly_start_index

【讨论】：