python - Pandas は yyyyQp (例: 2013Q2) の形式の四半期ごとの日付をサポートしていますか?

Question

マクロ経済データの CSV をインポートしていますが、Pandas にこのタイプの日付を解釈させる方法がわかりません。自動的に行う方法はありますか、それとも自分で解析する必要がありますか?

パーサーに試してもらうと、次のようになります。

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

Answer 1

はpd.Period四半期ごとの期間を解析できるため、カスタム として使用できますdate_parser。次に、日付を四半期の最終日に変換するには、次mapのend_time属性を使用できます。

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