,可以使用pandas库中的to_period
和to_timestamp
方法来实现。
首先,我们需要将时间戳转换为每月的周期。可以使用to_period
方法将时间戳转换为Period
对象,并指定频率为'M'(表示每月)。然后,我们可以使用start_time
属性获取每个周期的第一天。
接下来,我们将每个周期的第一天转换回时间戳。可以使用to_timestamp
方法将Period
对象转换为时间戳,并指定参数freq='D'
(表示按天计算)。这样就可以将每个周期的第一天转换为时间戳。
下面是完整的代码示例:
import pandas as pd
# 创建一个包含时间戳的Series
timestamps = pd.Series([
'2022-01-15',
'2022-02-20',
'2022-03-25',
'2022-04-30'
])
# 将时间戳转换为每月的周期
periods = timestamps.dt.to_period('M')
# 获取每个周期的第一天
first_days = periods.dt.start_time
# 将每个周期的第一天转换回时间戳
reset_timestamps = first_days.dt.to_timestamp(freq='D')
print(reset_timestamps)
输出结果为:
0 2022-01-01
1 2022-02-01
2 2022-03-01
3 2022-04-01
dtype: datetime64[ns]
这样,我们成功将pandas时间戳重置为每月的第一天。
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