在 Python 中将连续数字重新编码为连续日期答案

【问题标题】：Recode continuous number into continuous dates in Python在 Python 中将连续数字重新编码为连续日期
【发布时间】：2021-04-01 13:13:53
【问题描述】：

我有一个变量看起来像

1,1,1,1, 2,2,2,3,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6, ,.....100,100,100

I would like to recode them into dates
1=31.12.2020
2=30.12.2020
3=29.12.2020
...

在我的真实案例中，将有超过 1000 个（或更多）日期需要重新编码，并且还必须考虑闰年。

感谢python pandas是否有一种优雅的方式来处理它。

非常感谢您帮助初学者。

【问题讨论】：

pd.TimeStamp('2021/01/01')-pd.to_timedelta(list_of_variable, units='D')

标签： python pandas dataframe recode

【解决方案1】：

Pandas 有一个“date_range”方法，它可以根据开始日期、~'增量'和结束日期返回一系列规则间隔的日期对象。您可以使用它来构建以单天为间隔的日期序列，然后使用它将每个索引（1,1,1,2,2，...）与 date_range 序列中的日期对象相关联。

pandas date_range docs

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用pd.date_range 和pd.DateOffset 创建一个简单的字典

range_var = list(range(1000))
end_date = pd.Timestamp('31.12.2020') 

date_dict = dict(zip(range_var[::-1], #reverse the list.
         pd.date_range(
         end_date - pd.DateOffset(days=max(range_var)),
         end_date,
         freq='D'
            )
        )
    )



df = pd.DataFrame.from_dict(date_dict,orient='index').sort_index()


             0
0   2020-12-31
1   2020-12-30
2   2020-12-29
3   2020-12-28
4   2020-12-27
..         ...
995 2018-04-11
996 2018-04-10
997 2018-04-09
998 2018-04-08
999 2018-04-07

【讨论】：