如何将Pandas的Period列拆分为季度和年份两个独立列

针对格式为Q[数字]'[两位年份]的object类型Period列，可通过以下两种方式实现拆分：

方法1：字符串分割（适合格式高度规整的场景） #

直接以单引号为分隔符拆分后补全年份前缀即可，代码如下：

import pandas as pd
# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({'Period': ["Q3'16", "Q1'17", "Q2'17","Q3'17"]})
# 拆分列为两列
df[['Quarter', 'Year']] = df['Period'].str.split("'", expand=True)
# 补全为四位年份，默认均为20xx年，若有19xx需求可自行调整逻辑
df['Year'] = '20' + df['Year']
# 可选：删除原始Period列
df = df.drop('Period', axis=1)

运行后即可得到预期结果：

Quarter  Year
0      Q3  2016
1      Q1  2017
2      Q2  2017
3      Q3  2017

方法2：正则提取（容错性更高） #

如果存在部分数据格式不规整的情况，可通过正则匹配精准提取季度和年份信息：

# 正则规则解释：(Q\d)匹配Q+1位数字的季度部分，(\d{2})匹配单引号后的两位年份
df[['Quarter', 'Year']] = df['Period'].str.extract(r"(Q\d)'(\d{2})")
df['Year'] = '20' + df['Year']

如果需要兼容19xx年份，可调整年份处理逻辑：

# 示例：两位年份大于等于90则判定为19xx，否则为20xx，可根据业务需求调整阈值
df['Year'] = df['Year'].apply(lambda x: f"19{x}" if int(x) >=90 else f"20{x}")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yash agarwal