将“Q12019”对象转换为 datetime64答案

【问题标题】：Convert "Q12019" object to datetime64将“Q12019”对象转换为 datetime64
【发布时间】：2019-11-08 03:53:08
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列包含以下格式的季度和年份字符串：Q12019

我的问题：如何将其转换为日期时间格式？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用 Pandas PeriodIndex 来完成此操作。只需将您的季度列重新格式化为预期的格式%Y-%q（在regex 的帮助下，将年份移到前面）：

reformatted_quarters = df['QuarterYear'].str.replace(r'(Q\d)(\d+)', r'\2\1')
print(reformatted_quarters)

打印出来：

0    2019Q1
1    2018Q2
2    2019Q4
Name: QuarterYear, dtype: object

然后，将此结果提供给PeriodIndex 以获得datetime 格式。使用'Q' 指定季度频率：

datetimes = pd.PeriodIndex(reformatted_quarters, freq='Q').to_timestamp()
print(datetimes)

打印出来：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2018-04-01', '2019-10-01'], dtype='datetime64[ns]', name='Quarter', freq=None)

注意：Pandas PeriodIndex 功能经历了行为回归（记录在 here），因此对于大于 0.23.4 的 Pandas 版本，您需要改用 reformatted_quarters.values：

datetimes = pd.PeriodIndex(reformatted_quarters.values, freq='Q').to_timestamp()

【讨论】：

第一步有效，但我收到第二步错误：datetimes = pd.PeriodIndex(reformatted_quarters, freq='Q').to_timestamp() print(datetimes)
@KashThak 感谢您的提醒。 PeriodIndex 预期数据类型最近发生了变化，因此根据您的 Pandas 版本，尝试改用 pd.PeriodIndex(reformatted_quarters.values ...。请参阅我的更新答案。

【解决方案2】：

(quarter) => new Date(quarter.slice(-4), 3 * (quarter.slice(1, 2) - 1), 1)

这将为您提供每个季度的开始（例如，q42019 将提供2019-10-01）。

您可能应该包含一些验证，因为它只会持续数月（例如 q52019 = q12020 = 2020-01-01）

【讨论】：