Python pandas 从日期时间数组生成月份的第一天

Question

我正在尝试从日期时间数组中获取月份的第一天，即将所有日期更改为 1，将所有时间更改为 0:

import pandas as pd
z1 = [datetime(2025, 10, 1, 3, 0),datetime(2025, 1, 6, 7, 0)]
pd.DatetimeIndex(z1).normalize()
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我希望实现

DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 1

您可以先从 z1 创建 Series，然后 replace day 并转换为 date:

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).apply(lambda x: x.replace(day=1)).dt.date))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

另一个解决方案是转换 day 和 hour:

print (pd.DatetimeIndex(pd.Series(z1).map(lambda x: x.replace(day=1, hour=0))))
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 2

另一种方法是形成 dtype datetime64[M] 的 NumPy 数组（具有每月分辨率的 datetime64）

In [31]: np.array(z1, dtype='datetime64[M]')
Out[31]: array(['2025-10', '2025-01'], dtype='datetime64[M]')

传递给 pd.DatetimeIndex returns

In [32]: pd.DatetimeIndex(np.array(z1, dtype='datetime64[M]'))
Out[32]: DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

Answer 3

使用 date_range 并设置 freq = 'MS'。 'MS'的意思可以从下面解读

一行代码：

date_series = pd.date_range(start='1/1/2017', end ='12/1/2019', freq='MS')

Python pandas 从日期时间数组生成月份的第一天

Python pandas generating first day of month from array of datetime

python

datetime

replace

pandas

datetimeindex