python-3.x - Python3如何将日期转换为每月周期，其中第一个周期是九月

Question

与一个财政年度从 9 月开始的团队合作。我有一个包含一堆日期的数据框，我想计算 9 月 = 1 的每月周期。

什么有效:

# Convert date column to datetime format
df['Hours_Date'] = pd.to_datetime(df['Hours_Date'])

# First quarter starts in September - Yes!   
df['Quarter'] = pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='Q-Aug').strftime('Q%q')

什么不起作用:

# Gives me monthly periods starting in January.  Don't want.
df['Period'] = pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='M').strftime('%m')

# Gives me an error
df['Period'] = pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='M-Aug').strftime('%m')

有办法调整每月频率吗？

Answer 1

我认为它没有实现，检查anchored offsets .

可能的解决方案是减去或 Index.shift 8 表示轮类 8 个月:

rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=10, freq='m')
df = pd.DataFrame({'Hours_Date': rng}) 

df['Period'] = (pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='M') - 8).strftime('%m')

或者:

df['Period'] = pd.PeriodIndex(df['Hours_Date'], freq='M').shift(-8).strftime('%m')

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print (df)
  Hours_Date Period
0 2017-04-30     08
1 2017-05-31     09
2 2017-06-30     10
3 2017-07-31     11
4 2017-08-31     12
5 2017-09-30     01
6 2017-10-31     02
7 2017-11-30     03
8 2017-12-31     04
9 2018-01-31     05