检测季度/半年是按月末还是按月初确定

Question

对于这个特殊的问题，我不能想出如何处理这个问题的逻辑或流程，我需要一些帮助。

给定两个数据帧，分别以季度和半年表示

df1:季度(由月份开始表示)

 ID    Date     Volume
 1   2020-04      2
 1   2020-07      5
 1   2020-10      1
 1   2021-01      8

df2:半年(以月份开始表示)

 ID    Date     Volume
 1   2020-07      7
 1   2021-01      9
 2   2019-07      11
 2   2020-01      14

有没有一种方法可以让python(pandas)检测出它们是由月份结束还是月份开始表示的？

如果用月份开始表示，则始终转换为月份结束。如果用month end表示，则不做任何更改。

在本例中，两者都将转换为月份开始，因此dataframe如下所示：

预期输出：

df1:季度

 ID    Date     Volume
 1   2020-03      2
 1   2020-06      5
 1   2020-9      1
 1   2020-12      8

df2:半年

 ID    Date     Volume
 1   2020-06      7
 1   2020-12      9
 2   2019-06      11
 2   2019-12      14

这可以使用pd.OffSets(months=x)轻松完成。这里的主要挑战是python是否能够检测月末和月初。

Answer 1

这里有一种可能的方法：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': {0: 1, 1: 1, 2: 2, 3: 2},
 'Date': {0: '2020-07', 1: '2021-01', 2: '2019-07', 3: '2020-01'},
 'Volume': {0: 7, 1: 9, 2: 11, 3: 14},
 'source': {0: 'half_y', 1: 'half_y', 2: 'half_y', 3: 'half_y'}})

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m')
df['Quarter'] = df['Date'].dt.quarter
df['Half_year'] = (df['Quarter'] > 1)*1

熊猫甚至比这更强大：

查看左侧的here，所有条目都以: pandas.Series.dt开头。

所以我们甚至可以得到这样的结果：

df['Date'].dt.is_month_start
df['Date'].dt.is_month_end

或

df['Date'].is_quarter_start
df['Date'].is_quarter_end

您还可以使用简单的映射：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 'Date': ['2020-04',
  '2020-07',
  '2020-10',
  '2021-01',
  '2020-04',
  '2020-07',
  '2020-10',
  '2021-01'],
 'Volume': [2, 5, 1, 8, 2, 5, 1, 8],
 'source': ['quarter',
  'quarter',
  'quarter',
  'quarter',
  'half_y',
  'half_y',
  'half_y',
  'half_y']})

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m')
df['Month'] = df['Date'].dt.month
df_map = pd.DataFrame({'Month': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
 'Quarter': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4],
 'Trimester': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]})
df.merge(df_map, on=['Month'])