将一列时间戳转换为熊猫期间

Question

我有一列需要转换为期间（'月'）的时间戳。例如

1985-12-31 00:00:00 to 1985-12 

熊猫有一个.to_period函数，但它只适用于时间戳索引，而不是列。所以你只能有一个期间指数，但不能是期限列？

它只有在时间戳是唯一的索引时才起作用。也就是说，如果时间戳是multIndex的一部分，则.to_period（）函数也不起作用。

熊猫似乎认为人们总是会使用时间戳和时间段作为索引，但不是一列，这显然不是这种情况。

无论如何，我可以解决这个问题吗？或者，如果不是在熊猫，它可以做到numpy？

谢谢！

Answer 1

我碰到这个线程走到今天，并进一步深挖发现，熊猫0.15得到更容易的选择使用.DT后，你能避免创建索引的步骤和直接创建列。您可以使用以下方法获得相同的结果：

df[1] = df[0].dt.to_period('M') 

Answer 2

你是对的，你需要做一个DatetimeIndex对象而不仅仅是日期时间的列。然而，这是很容易 - 只需将它包装在一个DatetimeIndex构造：

In [11]: df = pd.DataFrame(pd.date_range('2014-01-01', freq='2w', periods=12)) 

In [12]: df 
Out[12]: 
      0 
0 2014-01-05 
1 2014-01-19 
2 2014-02-02 
3 2014-02-16 
4 2014-03-02 
5 2014-03-16 
6 2014-03-30 
7 2014-04-13 
8 2014-04-27 
9 2014-05-11 
10 2014-05-25 
11 2014-06-08 

In [13]: pd.DatetimeIndex(df[0]).to_period('M') 
Out[13]: 
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'> 
freq: M 
[2014-01, ..., 2014-06] 
length: 12 

这是一个PeriodIndex，但你可以把它列：

In [14]: df[1] = pd.DatetimeIndex(df[0]).to_period('M') 

In [15]: df 
Out[15]: 
      0  1 
0 2014-01-05 2014-01 
1 2014-01-19 2014-01 
2 2014-02-02 2014-02 
3 2014-02-16 2014-02 
4 2014-03-02 2014-03 
5 2014-03-16 2014-03 
6 2014-03-30 2014-03 
7 2014-04-13 2014-04 
8 2014-04-27 2014-04 
9 2014-05-11 2014-05 
10 2014-05-25 2014-05 
11 2014-06-08 2014-06 

你可以做一个类似的如果时间戳是MultiIndex的一部分，通过提取“列” 并将它传递给DatetimeIndex，如上所示 ，例如使用df.index.get_level_values：
例如：

df[2] = 2 
df.set_index([0, 1], inplace=True) 
df.index.get_level_values(0) # returns a DatetimeIndex