どのようにして半年ごとに2年間の期間を取得するのですか

Question

2年のチャンクに分割する時系列インデックスtidxがあります。これが私のやり方です。

tidxとコンパニオンtdfを定義

tidx = pd.date_range('1996-12-31', periods=8, freq='2Q') 
tdf = pd.DataFrame(tidx.rename('date'), tidx.rename('tidx')) 
tdf 

pidxコンパニオンp_lookup

期間のインデックスを定義

これは私が

これを行うための効率的な/以下、不器用な方法は何

pd.merge_asof(tdf, p_lookup).set_index('date').period 

date 
1996-12-31 1997 
1997-06-30 1997 
1997-12-31 1997 
1998-06-30 1997 
1998-12-31 1999 
1999-06-30 1999 
1999-12-31 1999 
2000-06-30 1999 
Name: period, dtype: object 

後だものですtidx
あたりpd.Periodオブジェクトを取得するために使用pd.merge_asof ？ここで

Answer 1

ロジックはあなたに非常によく似ています。唯一の変更点は、データフレーム上でasfreq関数を使用することで、年間頻度の生成を迅速に行うことができ、それらのインデックスを取得するだけでよいことです。

ルックアップは、これらの日付を1年（遅れ）で相殺し、翌日以降に開始することができます。以前と同様に、merge_asofを実行して、最も近い値の日付と一致させることができます。

from pandas.tseries.offsets import * 

idx = tdf.asfreq('2A-NOV').index 
lk_up = pd.DataFrame({'date': idx-DateOffset(years=1)+Day(1), 'period': idx.year}) 
pd.merge_asof(tdf, lk_up) 

注：た期間がなく、期間オブジェクトのタイプintです。

Answer 2

だけtidxを使用しての方法です、まだそれはあなたの出発点から数学の減算を行う意味：比較すること、ルックアップDFを作成する

nb_years = 2 

a = tidx.to_period('1A-NOV').to_series() 

a 
Out[145]: 
1997 1997 
1997 1997 
1998 1998 
1998 1998 
1999 1999 
1999 1999 
2000 2000 
2000 2000 
Freq: A-NOV, dtype: object 

a.mask((a - a[0]).mod(nb_years) !=0, np.nan).ffill() 
Out[146]: 
1997 1997 
1997 1997 
1998 1997 
1998 1997 
1999 1999 
1999 1999 
2000 1999 
2000 1999 
Freq: A-NOV, dtype: object