大熊猫基础上添加日期

2015-11-01 2015-12-01 2016-01-01 2016-03-01 2016-03-01 2016-10-01 2016-10-01 2016-12-01 2017-03-01

我要插入两行， 1.由前一个月第一行的行开头 2.一行结束了最后一排的下个月

得到所需的输出， 2015-10-01 2015-11-01 2015-12-01 2016-01-01 2016-03-01 2016-03-01 2016-10-01 2016-10-01 2016-12-01 2017-03-01 2017-04-01

是什么做的Python的方式这是什么？

来源

2017-06-02 nilesh

用途：

df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 

a = df.loc[1, 'date'] - pd.offsets.MonthBegin() 
b = df.loc[len(df.index) - 1, 'date'] + pd.offsets.MonthBegin() 
df = pd.DataFrame([a] + df['date'].tolist() + [b], columns=['date']) 
print (df) 
     date 
0 2015-11-01 
1 2015-11-01 
2 2015-12-01 
3 2016-01-01 
4 2016-03-01 
5 2016-03-01 
6 2016-10-01 
7 2016-10-01 
8 2016-12-01 
9 2017-03-01 
10 2017-04-01

或者：

df.index = df.index + 1 
df.loc[0, 'date'] = df.loc[1, 'date'] - pd.offsets.MonthBegin() 
df.loc[len(df.index), 'date'] = df.loc[len(df.index) - 1, 'date'] + pd.offsets.MonthBegin() 
df = df.sort_index() 
print (df) 
     date 
0 2015-10-01 
1 2015-11-01 
2 2015-12-01 
3 2016-01-01 
4 2016-03-01 
5 2016-03-01 
6 2016-10-01 
7 2016-10-01 
8 2016-12-01 
9 2017-03-01 
10 2017-04-01

来源

2017-06-02 05:24:40 jezrael

尝试用MonthBegin：

import pandas as pd 
df=pd.DataFrame(['2015-11-01','2015-12-01','2016-01-01','2016-03-01','2016-03-01','2016-10-01','2016-10-01','2016-12-01','2017-03-01'],columns=['date']) 
df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 
df=pd.DataFrame([df.loc[0,'date'] - pd.offsets.MonthBegin(1)]+list(df['date'])+[df.loc[len(df)-1,'date'] + pd.offsets.MonthBegin(1)],columns=['date']) 
df

输出：

date 
0 2015-10-01 
1 2015-11-01 
2 2015-12-01 
3 2016-01-01 
4 2016-03-01 
5 2016-03-01 
6 2016-10-01 
7 2016-10-01 
8 2016-12-01 
9 2017-03-01 
10 2017-04-01

来源

2017-06-02 04:44:54

@jezrael谢谢请注意。 –

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