如何使用pandas将CSV时间序列数据的起始日期修改为指定日期

核心思路是计算原始日期和原始起始日的时间差，将时间差整体叠加到自定义的新起始日上，即可保留原有时间间隔不变，完成日期范围的整体偏移。

修改后完整代码 #

import pandas as pd

# 此处startdate为你自定义的起始日期字符串，date为数据中日期列的列名
startdate = pd.to_datetime(startdate, dayfirst=True)
data[date] = pd.to_datetime(data[date], dayfirst=True)

# 计算原始序列起始日期
original_start = data[date].min()
# 每个日期叠加固定时间差完成偏移
data[date] = startdate + (data[date] - original_start)

data = data.set_index(date)
data = data.astype('float')

说明 #

• 该方法不限制原始数据的时间粒度，小时、天、周级数据都可以正常偏移
• 新增了dayfirst=True参数适配你输入的日/月/年格式日期，避免解析错误
• 按示例输入测试时，指定startdate为2018-08-26，输出结果完全匹配你给出的预期效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lak