大熊貓是否支持yyyyQp表格的季度日期（例如2013Q2）？

我正在導入一個宏觀經濟數據的CSV文件，但一直未能弄清楚如何讓大熊貓解釋這種類型的日期。有沒有辦法自動執行或我需要自己解析它？大熊貓是否支持yyyyQp表格的季度日期（例如2013Q2）？

當我問解析器嘗試，我得到：

File "datetime.pxd", line 133, in datetime._string_to_dts (pandas/tslib.c:31399)ValueError: Unable to parse 2002Q1

來源

2013-05-26 kdamica

句點類將接受這種格式並理解它，但它從CSV導入數據框時似乎並不認識它。 – kdamica

由於pd.Period可以解析季度期間，因此可以將其用作定製date_parser。然後，將日期轉換到本季度的最後一天，你可以使用map和end_time屬性：

import pandas as pd 

text = '''\ 
date val 
2013Q2 100 
2013Q3 120 
''' 

filename = '/tmp/data' 
with open(filename, 'w') as f: 
    f.write(text) 
df = pd.read_table(filename, sep='\s+', date_parser=pd.Period, parse_dates=[0]) 
df['date'] = df['date'].map(lambda x: x.end_time.date()) 

print(df) 
#   date val 
# 0 2013-06-30 100 
# 1 2013-09-30 120

來源

2013-05-26 23:48:07 unutbu

它具有所有各種業務日期/時間和頻率非常好的支持。但是你可能需要自己解析這個特定的格式。

來源

2013-05-26 23:39:54 U2EF1

這裏的東西，以幫助那些誰擁有多年及宿舍在不同的列：

year quarter foo 
1994 q1  10 
1994 q3  20 
1995 q1  30 
1995 q3  40

parse_dates參數read_csv只是起作用。這非常酷：

>>> pd.read_csv('bar.csv', parse_dates={'period':['year', 'quarter']}) 
period  foo 
1994 q1  10 
1994 q3  20 
1995 q1  30 
1995 q3  40

來源

2017-07-13 13:14:37 LondonRob

大熊貓是否支持yyyyQp表格的季度日期（例如2013Q2）？

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