熊貓，簡單1個月添加到datetime列的數據幀

Question

作爲排序的後續問題，以能夠在兩個日期時間之間計數活動，ansered很好的位置：Create a Pandas dataframe with counts of items spanning a date range

剩下的問題是，最後一個月，['END_DATE']最終在兩個表格相加和相減後顯示爲零，這在數學上是正確的，因爲所有項目在當前月份或更早時間都有結束日期，但是在這種情況下，因爲它們已經在每月至少對於某些部分，這將是更正確的一個月添加到END_DATE所以他們會表現出在結束的月份爲活動（H2是一個數據幀）

的代碼是：

ends = H2['END_DATE'].apply(lambda t: t.to_period(freq='m')).value_counts() 

我試圖使用前滾和DateOffset（月= 1）例如。對於DateOffset：

ends = (H2['END_DATE'].DateOffset(months=1)).apply(lambda t: t.to_period(freq='m')).value_counts() 

這給了我這個錯誤：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'DateOffset' 

Answer 1

最簡單的方法是將一個（月）添加到PeriodIndex：

In [21]: ends 
Out[21]: 
2000-05 1 
2000-09 1 
2001-06 1 
Freq: M, dtype: int64 

In [22]: ends.index = ends.index + 1 

In [23]: ends 
Out[23]: 
2000-06 1 
2000-10 1 
2001-07 1 
Freq: M, dtype: int64 

我最初的建議是，做移位你重建索引後（因爲你要做到這一點無論如何）：

In [11]: ends 
Out[11]: 
2000-05 1 
2000-09 1 
2001-06 1 
Freq: M, dtype: int64 

In [12]: p = pd.PeriodIndex(freq='m', start='2000-1', periods=19) # Note: needs to be one more than before 

In [13]: sparse_ends = ends.reindex(p) 

In [14]: sparse_ends.shift(1) 
Out[14]: 
2000-01 NaN 
2000-02 NaN 
2000-03 NaN 
2000-04 NaN 
2000-05 NaN 
2000-06  1 
2000-07 NaN 
2000-08 NaN 
2000-09 NaN 
2000-10  1 
2000-11 NaN 
2000-12 NaN 
2001-01 NaN 
2001-02 NaN 
2001-03 NaN 
2001-04 NaN 
2001-05 NaN 
2001-06 NaN 
2001-07  1 
Freq: M, dtype: float64