从日期时间数组生成月的第一天的Python熊猫

Question

我正在尝试从日期时间数组中获取月份的第一天，即将所有日期更改为1，将所有小时更改为0。

import pandas as pd
z1 = [datetime(2025, 10, 1, 3, 0),datetime(2025, 1, 6, 7, 0)]
pd.DatetimeIndex(z1).normalize()
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我希望能实现

DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 1

您可以首先从z1创建z1，然后将replace day转换为date。

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).apply(lambda x: x.replace(day=1)).dt.date))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

另一个解决方案是转换day和hour。

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).map(lambda x: x.replace(day=1, hour=0))))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 2

另一种方法是形成一个dtype datetime64[M] (具有每月分辨率的datetime64 )的datetime64数组。

In [31]: np.array(z1, dtype='datetime64[M]')
Out[31]: array(['2025-10', '2025-01'], dtype='datetime64[M]')

将其传递给pd.DatetimeIndex返回

In [32]: pd.DatetimeIndex(np.array(z1, dtype='datetime64[M]'))
Out[32]: DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 3

使用date_range并设置freq = 'MS'。'MS'的含义可以从下面解释

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​

一行代码：

date_series = pd.date_range(start='1/1/2017', end ='12/1/2019', freq='MS')