Unterstützen Pandas vierteljährliche Daten des Formats yyyyQp (z. B. 2013Q2)?

Question

Unterstützen Pandas vierteljährliche Daten des Formats yyyyQp (z. B. 2013Q2)?

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Ich importiere eine CSV-Datei mit makroökonomischen Daten und bin nicht in der Lage, herauszufinden, wie Pandas dazu gebracht werden können, diese Art von Datum zu interpretieren. Gibt es eine Möglichkeit, es automatisch zu tun oder muss ich es selbst analysieren?

Wenn ich den Parser frage, versuche ich:

%Vor%

python pandas

kdamica 26.05.2013, 23:24

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3 Antworten

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Es hat sehr gute Unterstützung für alle verschiedenen Geschäftsdaten / Zeiten und Frequenzen. Aber Sie müssen wahrscheinlich dieses bestimmte Format selbst analysieren.

U2EF1 26.05.2013 23:39

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Hier ist etwas, um denen zu helfen, die Jahre und Viertel in verschiedenen Spalten haben:

%Vor%

Das parse_dates Argument für read_csv funktioniert einfach. Es ist sehr cool:

%Vor%

LondonRob 13.07.2017 13:14

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Tags und Links python pandas

Django: Verwenden von Annotate, Count und Distinct in einem Queryset Erweitern einer Klasse, die von einer anderen Klasse instanziiert wird

score 7 · Accepted Answer

Da die pd.Period vierteljährliche Perioden analysieren kann, könnten Sie sie als benutzerdefinierte date_parser verwenden. Um das Datum in den letzten Tag des Quartals zu konvertieren, könnten Sie map und das end_time -Attribut verwenden:

%Vor%