Python 每年四舍五入

这里是Python和熊猫初学者

我想把熊猫数据框列四舍五入到年。7月1日之前的日期必须四舍五入到当年，7月1日之后的日期必须四舍五入到下一年

例如：

2011-04-05

必须四舍五入到

2011

2011-08-09

必须四舍五入到

2012

2011-06-30

必须四舍五入到

2011

2011-07-01

必须四舍五入到

2012

我所尝试的：

pd.series.dt.round（freq='Y'）

给出错误：

ValueError:是非固定频率

dataframe列有各种各样的日期，从1945年一直到2021年。因此，如果df.date<2011-07-01:df['date']+pd.offsets.YearBegin（-1）不起作用，一个简单的

我还尝试了
dt.to_period（'Y'）
函数，但是我无法给出7月1日前后的参数

有关于如何解决此问题的提示吗？
假设您有以下数据帧：

日期
0 2011-04-05
1 2011-08-09
2 2011-06-30
3 2011-07-01
4 1945-06-30
5 1945-07-01

然后：

#转换为日期时间：
df[“日期”]=pd.to_datetime（df[“日期”]）
df[“年”]=np.where(
（df[“日期”].dt.month<7）、df[“日期”].dt.year、df[“日期”].dt.year+1
)
打印（df）

印刷品：

日期年份
0 2011-04-05  2011
1 2011-08-09  2012
2 2011-06-30  2011
3 2011-07-01  2012
4 1945-06-30  1945
5 1945-07-01  1946
一个迂回的年份是将日期值转换为字符串，将它们分开，然后在循环中对它们进行分类，如下所示：

for i in df["Date"]: # assuming the column's name is "Date"

   thisdate = df["Date"] # extract the ith element of Date
   thisdate = str(thisdate) # convert to string
   datesplit = thisdate.split("-") # split

   Yr = int(datesplit[0]) # get the year # convert year back to a number
   Mth = int(datesplit[1]) # get the month # convert month back to a number

   if Mth < 7: # any date before July
      rnd_Yr = Yr
   else: # any date after July 1st
      rnd_Yr = Yr + 1

df[“Date”]中i的
：#假设列的名称为“Date”
thisdate=df[“日期”]#提取日期的第i个元素
thisdate=str（thisdate）#转换为字符串
datesplit=thisdate.split（“-”）#split
Yr=int（datesplit[0]）#获取年份#将年份转换回数字
Mth=int（datesplit[1]）#获取月份#将月份转换回数字
如果Mth<7:#7月之前的任何日期
rnd_Yr=Yr
其他：#7月1日之后的任何日期
rnd_Yr=Yr+1
一个快速修复方法是添加6个月的时间增量，然后只取一年。可能比在文档中查找舍入更容易。