在pandas中将时间戳列转换为句点

Question

我有一列时间戳需要转换为句点（“月”）。e、 g

1985-12-31 00:00:00 to 1985-12

Pandas有一个.to_period函数，但它只适用于时间戳索引，不适用于列。所以只能有一个句点索引，而不能有一个句点列？

只有当时间戳是唯一的索引时，它才起作用。也就是说，如果时间戳是multIndex的一部分，.to_period（）函数就不能正常工作。

熊猫似乎认为人们总是使用时间戳和句点作为索引，但不是一列，显然不是这样。

不管怎样，我可以绕过这个吗？或者如果不是在熊猫身上，能在纽比完成吗？

谢谢！

Answer 1

我今天遇到了这个线程，在进一步挖掘之后发现Pandas.15提供了一个更简单的选项use.dt，您可以避免创建索引的步骤，直接创建列。您可以使用以下方法获得相同的结果：

df[1] = df[0].dt.to_period('M')

Answer 2

你说得对，你需要做的是一个DatetimeIndex对象，而不仅仅是一列datetimes。不过，这非常简单—只需将其包装在DatetimeIndex构造函数中：

In [11]: df = pd.DataFrame(pd.date_range('2014-01-01', freq='2w', periods=12))

In [12]: df
Out[12]:
            0
0  2014-01-05
1  2014-01-19
2  2014-02-02
3  2014-02-16
4  2014-03-02
5  2014-03-16
6  2014-03-30
7  2014-04-13
8  2014-04-27
9  2014-05-11
10 2014-05-25
11 2014-06-08

In [13]: pd.DatetimeIndex(df[0]).to_period('M')
Out[13]:
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
freq: M
[2014-01, ..., 2014-06]
length: 12

这是一个周期索引，但您可以将其设为列：

In [14]: df[1] = pd.DatetimeIndex(df[0]).to_period('M')

In [15]: df
Out[15]:
            0        1
0  2014-01-05  2014-01
1  2014-01-19  2014-01
2  2014-02-02  2014-02
3  2014-02-16  2014-02
4  2014-03-02  2014-03
5  2014-03-16  2014-03
6  2014-03-30  2014-03
7  2014-04-13  2014-04
8  2014-04-27  2014-04
9  2014-05-11  2014-05
10 2014-05-25  2014-05
11 2014-06-08  2014-06

如果时间戳是多索引的一部分，则可以执行类似的技巧，方法是提取“column”并按上述方式将其传递到DatetimeIndex，例如使用^{}：
例如：

df[2] = 2
df.set_index([0, 1], inplace=True)
df.index.get_level_values(0)  # returns a DatetimeIndex