从大熊猫中单独的年、月和日期列生成日期时间序列

首先,你应该转换 Yr 四位整数,即1961或2061。这是明确的,如果您使用下面的方法,格式YYYY-MM-DD是必需的。那是因为熊猫使用 format='%Y%m%d' 在pandas/core/tools/datetimes.py中:

# From pandas/core/tools/datetimes.py, if you pass a DataFrame or dict
values = to_datetime(values, format='%Y%m%d', errors=errors)

因此,举个例子:

from itertools import product

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(444)

datecols = ['Yr', 'Mo', 'Dy']
mapper = dict(zip(datecols, ('year', 'month', 'day')))
df = pd.DataFrame(list(product([61, 62], [1, 2], [1, 2, 3])),
                  columns=datecols)
df['data'] = np.random.randn(len(df))

这里是 df :

In [11]: df                                                                                                                                                   
Out[11]: 
    Yr  Mo  Dy      data
0   61   1   1  0.357440
1   61   1   2  0.377538
2   61   1   3  1.382338
3   61   2   1  1.175549
4   61   2   2 -0.939276
5   61   2   3 -1.143150
6   62   1   1 -0.542440
7   62   1   2 -0.548708
8   62   1   3  0.208520
9   62   2   1  0.212690
10  62   2   2  1.268021
11  62   2   3 -0.807303

为了简单起见,假设真实范围为1920年以后,即:

In [16]: yr = df['Yr']                                                                                                                                        

In [17]: df['Yr'] = np.where(yr <= 20, 2000 + yr, 1900 + yr)                                                                                                  

In [18]: df                                                                                                                                                   
Out[18]: 
      Yr  Mo  Dy      data
0   1961   1   1  0.357440
1   1961   1   2  0.377538
2   1961   1   3  1.382338
3   1961   2   1  1.175549
4   1961   2   2 -0.939276
5   1961   2   3 -1.143150
6   1962   1   1 -0.542440
7   1962   1   2 -0.548708
8   1962   1   3  0.208520
9   1962   2   1  0.212690
10  1962   2   2  1.268021
11  1962   2   3 -0.807303

您需要做的第二件事是重命名列;如果将映射或数据帧传递给 pd.to_datetime() . 这是步骤和结果:

In [21]: df.index = pd.to_datetime(df[datecols].rename(columns=mapper))                                                                                       

In [22]: df                                                                                                                                                   
Out[22]: 
              Yr  Mo  Dy      data
1961-01-01  1961   1   1  0.357440
1961-01-02  1961   1   2  0.377538
1961-01-03  1961   1   3  1.382338
1961-02-01  1961   2   1  1.175549
1961-02-02  1961   2   2 -0.939276
1961-02-03  1961   2   3 -1.143150
1962-01-01  1962   1   1 -0.542440
1962-01-02  1962   1   2 -0.548708
1962-01-03  1962   1   3  0.208520
1962-02-01  1962   2   1  0.212690
1962-02-02  1962   2   2  1.268021
1962-02-03  1962   2   3 -0.807303

最后,这里有一个替代方法,将列作为字符串连接起来:

In [27]: as_str = df[datecols].astype(str)   
In [30]: pd.to_datetime( 
    ...:     as_str['Yr'] + '-' + as_str['Mo'] +'-' + as_str['Dy'], 
    ...:     format='%y-%m-%d' 
    ...:    )                                                                                                                                                 
Out[30]: 
0    2061-01-01
1    2061-01-02
2    2061-01-03
3    2061-02-01
4    2061-02-02
5    2061-02-03
6    2062-01-01
7    2062-01-02
8    2062-01-03
9    2062-02-01
10   2062-02-02
11   2062-02-03
dtype: datetime64[ns]

再次注意,这对你来说将是一个世纪。如果你想明确,你需要遵循与上面相同的方法,在定义之前添加正确的世纪。 as_str .

正如布拉德所指出的,这就是我修复它的方法

def adjustyear(x):
    if x >= 1800:
        x = 1900 + x
    else:
        x = 2000 + x
    return x

def parsefunc(x):
    yearmodified = adjustyear(x['Yr'])
    print(yearmodified)
    datetimestr = str(yearmodified)+str(x['Mo'])+str(x['Dy'])
    return pd.to_datetime(datetimestr, format='%Y%m%d', errors='ignore')

data['newindex'] = data.apply(parsefunc, axis=1)
data.index = data['newindex']