用熊猫 pd 查找随机日期前一个月的第一天.日期偏移量

Question

我想找到一个给定月份的第一天，平均在随机日期之前 90 天。例如：

12 月 15 日 -- 返回 8 月 30 日 12 月 30 日 -- 返回 8 月 30 日12 月 1 日 -- 返回 8 月 30

日

我知道这可以用Pandaspd 来完成。日期偏移量：

print(pd.Timestamp("2019-12-15") - pd.DateOffset(days=90)) 

但随后我会得到类似 9 月 15 日的东西。

我知道我可以计算负 90 天，选择月份，减去 1，然后选择获得的月份的最后一天，但我想知道这是否可以在一行代码中轻松有效地完成。

Answer 1

假设有问题的日期是：

dat = pd.Timestamp('2019-12-15')

要计算 90 天前的日期，请运行：

dat2 = dat - pd.DateOffset(days=90)

得到2019-09-16.

最后，要了解本月的开始，请运行：

dat2 - pd.offsets.MonthBegin(0)

得到2019-09-01.

简而言之，只需运行：

dat - pd.DateOffset(days=90) - pd.offsets.MonthBegin(0)

如果您从日期开始，则会出现细微的差异，这 90天回来只给出了一个月的第一天。例如

dat = pd.Timestamp('2019-11-30')
dat2 = dat - pd.DateOffset(days=90)

给2019-09-01.

然后dat2 - pd.offsets.MonthBegin(0)给出相同的日期。

如果在这种情况下想要上个月的开始日期，请运行：

dat2 - pd.offsets.MonthBegin(1)

(注意参数改为1(，得到2019-08-01.

因此，请选择适合您需求的变体。