如何在 pandas 中定义自定义会计季度？

Question

我有一个如下所示的数据框

df = pd.DataFrame(
    {'stud_id' : [101, 101, 101, 101, 
                  101, 101, 101, 101],
     'ques_date' : ['13/11/2020', '10/1/2018','11/11/2017', '27/03/2016', 
                '13/05/2010',  '10/11/2008','11/1/2007', '27/02/2006']})

基本上，我想做以下事情

a) 获取每个 ques_date

的财政季度

但是，我们公司遵循他们自己的季度定义，如下所示

Q1 - Oct to Dec
Q2 - Jan to Mar
Q3 - Apr to Jun
Q4 - July - Sep

我正在尝试类似下面的操作

df['act_qtr'] = df['ques_date'].dt.to_period('Q')
df['custom_qtr'] = np.where(df['act_qtr'] == 'Q1','Q2',(df['act_qtr'] == 'Q2', 'Q3',(df['act_qtr'] == 'Q3', 'Q4', (df['act_qtr'] == 'Q4', 'Q1'))))

但这不够优雅和高效。

是否有任何 pythonic 或更好的方法来做到这一点？

我希望我的输出如下所示

Answer 1

一个想法是为下个季度加 1，然后使用 Series.dt.strftime 作为自定义字符串 Q1, Q2, Q3, Q4:

df['ques_date'] = pd.to_datetime(df['ques_date'], dayfirst=True)

df['act_qtr'] = df['ques_date'].dt.to_period('Q').add(1).dt.strftime('Q%q')
print (df)
   stud_id  ques_date act_qtr
0      101 2020-11-13      Q1
1      101 2018-01-10      Q2
2      101 2017-11-11      Q1
3      101 2016-03-27      Q2
4      101 2010-05-13      Q3
5      101 2008-11-10      Q1
6      101 2007-01-11      Q2
7      101 2006-02-27      Q2

如何在 pandas 中定义自定义会计季度？

How to define custom fiscal quarters in pandas?

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pandas-groupby