Python 如果只有年份，则构造DatetimeIndex

我有结构的数据

     country  year        POP
606  Algeria  1966  12339.140
730  Algeria  1968  13146.267
793  Algeria  1969  13528.304
856  Algeria  1970  13931.846
924  Algeria  1971  14335.388

现在，我想根据年份（每年的差异）创建每个国家的第一个差异。如果不是因为时间间隔的问题，我会按照

df.sort(['country', 'year']).set_index(['country', 'year']).diff()

相反，我想我必须先将

year

转换为\u datetime（）

。有没有一种简单的方法可以从只包含年份的列中创建datetime？随着时间的推移，是否有一种更自然的方法来创造差异？

你可以这样做

df.set_index(df.year.map(lambda x: datetime.datetime(x, 1, 1)))

它使用了左开间隔的概念

另一种可能性是

df.set_index(df.year.map(pd.Period))

---

两者都返回同样定义良好的索引，在后一种情况下，您可能更喜欢

df.diff（）

的输出，因为它实际上表示一年。

FYI，您也可以通过

pd.PeriodIndex（df.year，freq='Y'）

创建索引。一个相关的跟进：

.diff（）

不是相对于指数计算的：如果指数跳跃（比如）两年，计算结果不会除以二。没有内置的功能吗？

diff

就是其中的差别，如果你想要差商，你可以做

df.POP.diff（）/pd.Series（df.index，index=df.index）.diff（）

<索引上的code>diff表示设置差异，因此必须首先将其转换为一个系列。