Python 将季度和财政年度列合并到pandas中的日期列

我有一个熊猫数据框架，其中财政年度列在一列中，季度列在另一列中

我想把它们合并成一列

格式为：

Financial Year   Financial Quarter
2015/16          1
2015/16          1

我计划在财政年度列的基础上创建一个日期列，然后用财政季度来抵消它

我的第一步是：

df['date'] = pd.to_datetime(df['Financial Year'], format="%Y/%y")

但我在第二步上有点卡住了

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是否有更好的方法在一次传递中组合来自多个列的字符串数据

IIUC您可以首先从

财政年度

列中提取年份，然后将其与

year1

和

year2

列一起使用：

from pandas.tseries.offsets import *

print df
  Financial Year  Financial Quarter
0        2015/16                  1
1        2015/16                  1

df[['year1', 'year2']] = pd.DataFrame([ x.split('/') for x in df['Financial Year'].tolist()])
df['year1'] = pd.to_datetime(df['year1'], format="%Y") 
df['year2'] = pd.to_datetime(df['year2'], format="%y") 
print df
  Financial Year  Financial Quarter      year1      year2
0        2015/16                  1 2015-01-01 2016-01-01
1        2015/16                  1 2015-01-01 2016-01-01

df['date1'] = df.apply(lambda x:(x['year1'] + BQuarterBegin(x['Financial Quarter'])), axis=1)
df['date2'] = df.apply(lambda x:(x['year2'] + BQuarterBegin(x['Financial Quarter'])), axis=1)
print df
  Financial Year  Financial Quarter      year1      year2      date1  \
0        2015/16                  1 2015-01-01 2016-01-01 2015-03-02   
1        2015/16                  1 2015-01-01 2016-01-01 2015-03-02   

       date2  
0 2016-03-01  
1 2016-03-01  

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你可能在或

BQS

之后，我想在继续之前，你必须决定今年的形式，因为2015/16财年的

BQS

似乎太模糊了。Pandas在内部将时间戳表示为自

1970-01-01

以来的#秒，为此，它需要一个精确的时间点，而不是

2015/16

。一旦你解决了这个问题，就会有几种方法可以向前推进，比如上面@EdChum提供的方法。那太好了。非常感谢。解释清楚。很高兴能帮到你！祝你好运