所有月份結(jié)束，直到結(jié)束日期

Question 1

我有一個帶有兩列的df：

index   start_date   end_date
0       2000-01-03   2000-01-20
1       2000-01-04   2000-01-31
2       2000-01-05   2000-02-02 
3       2000-01-05   2000-02-17
...
5100    2020-12-29   2021-01-11
5111    2020-12-30   2021-03-15

我想在開始日期和結(jié)束日期之間添加所有月結(jié)束日期的列，這樣如果end_date在一個月中間，我仍然會考慮到本月底。所以，我的df看起來像這樣：

index   start_date   end_date     first_monthend   second_monthend third_monthend fourth_monthend
0       2000-01-03   2000-01-20   2000-01-31         0               0              0
1       2000-01-04   2000-01-31   2000-01-31         0               0              0
2       2000-01-05   2000-02-02   2000-01-31         2000-02-28      0              0
3       2000-01-05   2000-02-17   2000-01-31         2000-02-28      0              0
... ... ... ... ... ...
5100    2020-12-29   2021-02-11   2020-12-31         2021-01-31      2021-02-28     0
5111    2020-12-30   2021-03-15   2020-12-31         2021-01-31      2021-02-28    2021-03-31

I would be very grateful if you could help me

Question 2

如果需要解析開始和結(jié)束日期時間之間的月份，并添加每個月的最后一天，請使用帶有period_range的自定義lambda函數(shù)：

df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

def f(x):
    r = pd.period_range(x['start_date'], 
                        x['end_date'], freq='m').to_timestamp(how='end').normalize()
    return pd.Series(r)


df = df.join(df.apply(f, axis=1).fillna(0).add_suffix('_monthend'))
print (df)
     start_date   end_date 0_monthend           1_monthend  \
0    2000-01-03 2000-01-20 2000-01-31                    0   
1    2000-01-04 2000-01-31 2000-01-31                    0   
2    2000-01-05 2000-02-02 2000-01-31  2000-02-29 00:00:00   
3    2000-01-05 2000-02-17 2000-01-31  2000-02-29 00:00:00   
5100 2020-12-29 2021-01-11 2020-12-31  2021-01-31 00:00:00   
5111 2020-12-30 2021-03-15 2020-12-31  2021-01-31 00:00:00   

               2_monthend           3_monthend  
0                       0                    0  
1                       0                    0  
2                       0                    0  
3                       0                    0  
5100                    0                    0  
5111  2021-02-28 00:00:00  2021-03-31 00:00:00

如果不使用0替換缺少的值：

df = df.join(df.apply(f, axis=1).add_suffix('_monthend'))
print (df)
     start_date   end_date 0_monthend 1_monthend 2_monthend 3_monthend
0    2000-01-03 2000-01-20 2000-01-31        NaT        NaT        NaT
1    2000-01-04 2000-01-31 2000-01-31        NaT        NaT        NaT
2    2000-01-05 2000-02-02 2000-01-31 2000-02-29        NaT        NaT
3    2000-01-05 2000-02-17 2000-01-31 2000-02-29        NaT        NaT
5100 2020-12-29 2021-01-11 2020-12-31 2021-01-31        NaT        NaT
5111 2020-12-30 2021-03-15 2020-12-31 2021-01-31 2021-02-28 2021-03-31

Answer 1

如果需要解析開始和結(jié)束日期時間之間的月份，并添加每個月的最后一天，請使用帶有period_range的自定義lambda函數(shù)：

df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

def f(x):
    r = pd.period_range(x['start_date'], 
                        x['end_date'], freq='m').to_timestamp(how='end').normalize()
    return pd.Series(r)


df = df.join(df.apply(f, axis=1).fillna(0).add_suffix('_monthend'))
print (df)
     start_date   end_date 0_monthend           1_monthend  \
0    2000-01-03 2000-01-20 2000-01-31                    0   
1    2000-01-04 2000-01-31 2000-01-31                    0   
2    2000-01-05 2000-02-02 2000-01-31  2000-02-29 00:00:00   
3    2000-01-05 2000-02-17 2000-01-31  2000-02-29 00:00:00   
5100 2020-12-29 2021-01-11 2020-12-31  2021-01-31 00:00:00   
5111 2020-12-30 2021-03-15 2020-12-31  2021-01-31 00:00:00   

               2_monthend           3_monthend  
0                       0                    0  
1                       0                    0  
2                       0                    0  
3                       0                    0  
5100                    0                    0  
5111  2021-02-28 00:00:00  2021-03-31 00:00:00

如果不使用0替換缺少的值：

df = df.join(df.apply(f, axis=1).add_suffix('_monthend'))
print (df)
     start_date   end_date 0_monthend 1_monthend 2_monthend 3_monthend
0    2000-01-03 2000-01-20 2000-01-31        NaT        NaT        NaT
1    2000-01-04 2000-01-31 2000-01-31        NaT        NaT        NaT
2    2000-01-05 2000-02-02 2000-01-31 2000-02-29        NaT        NaT
3    2000-01-05 2000-02-17 2000-01-31 2000-02-29        NaT        NaT
5100 2020-12-29 2021-01-11 2020-12-31 2021-01-31        NaT        NaT
5111 2020-12-30 2021-03-15 2020-12-31 2021-01-31 2021-02-28 2021-03-31

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