Python pandas 从日期时间数组生成每月的第一天答案

【问题标题】：Python pandas generating first day of month from array of datetimePython pandas 从日期时间数组生成每月的第一天
【发布时间】：2016-07-17 12:55:55
【问题描述】：

我正在尝试从日期时间数组中获取每月的第一天，即将所有日期更改为 1，将所有时间更改为 0：

import pandas as pd
z1 = [datetime(2025, 10, 1, 3, 0),datetime(2025, 1, 6, 7, 0)]
pd.DatetimeIndex(z1).normalize()
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我希望实现

DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas replace datetimeindex

【解决方案1】：

另一种方法是形成一个 dtype datetime64[M] 的 NumPy 数组（具有每月分辨率的 datetime64）

In [31]: np.array(z1, dtype='datetime64[M]')
Out[31]: array(['2025-10', '2025-01'], dtype='datetime64[M]')

将其传递给pd.DatetimeIndex 返回

In [32]: pd.DatetimeIndex(np.array(z1, dtype='datetime64[M]'))
Out[32]: DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

【讨论】：

与 z1 一起使用的错误是：TypeError: Cannot cast datetime.datetime object from metadata [us] to [M] based on the rule 'same_kind'。我正在使用 Python 2.7
@Zanam：你使用的是什么版本的 NumPy？你可能会遇到this issue。

【解决方案2】：

你可以先从z1创建Series，然后replaceday转换成date：

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).apply(lambda x: x.replace(day=1)).dt.date))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

另一种解决方案是转换day 和hour：

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).map(lambda x: x.replace(day=1, hour=0))))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用date_range 并设置freq = 'MS'。 'MS'的含义可以从下面来解读

一行代码：

date_series = pd.date_range(start='1/1/2017', end ='12/1/2019', freq='MS')

【讨论】：