将Pandas偏移量转换为Python日期

Question

Pandas在软件包pandas.tseries.frequency中具有方便的方法to_offset，该方法将字符串转换为偏移量：

from pandas.tseries.frequencies import to_offset
_30_days_ago = to_offset("30D")

如何将偏移量转换为：

• Python日期，或者
• 格式的字符串 yyyy-mm-dd

特别是，如何使用偏移量来计算日期？例如，如果今天是2017年5月11日，如何使用to_offset("10D")该日期2017-05-01？

Answer 1

如果需要使用to_offset：

from pandas.tseries.frequencies import to_offset

ts = pd.to_datetime('2017-05-11') - to_offset("10D")
print (ts)
2017-05-01 00:00:00

print (type(ts))
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>

对于字符串，请添加strftime：

ts_str = ts.strftime('%Y-%m-%d')
print (ts_str)
2017-05-01
print (type(ts_str))
<class 'str'>

对于日期，请添加date()：

ts_python_date = ts.date()
print (ts_python_date)
2017-05-01
print (type(ts_python_date))
<class 'datetime.date'>

另一个解决方案是使用Timedelta：

print (pd.to_datetime('2017-05-11') - pd.Timedelta('10D'))
#same as
#print ((pd.to_datetime('2017-05-11') - pd.to_timedelta('10D')))
2017-05-01 00:00:00