Timestamp('2020-01-31 00:00:00', freq='3M')截取2020-01-31 python

你可以使用 `.strftime()` 方法将 Pandas 的 Timestamp 对象格式化为字符串，例如：

import pandas as pd

ts = pd.Timestamp('2020-01-31 00:00:00', freq='3M')
date_str = ts.strftime('%Y-%m-%d')
print(date_str)  # 输出：2020-01-31

在这个例子中，我们使用 `%Y-%m-%d` 格式来格式化 Timestamp 对象，这会将其转换为 `2020-01-31` 字符串。

相关问题

利用pandas编程，使得输入为：{'Region': ['East', 'South', 'West', 'East', 'South'], 'Date': [Timestamp('2020-01-01 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-02-02 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-03-03 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-01-04 00:00:00', freq='D') 输出为利用pandas编程，使得输入为：{'Region': ['East', 'South', 'West', 'East', 'South'], 'Date': [Timestamp('2020-01-01 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-02-02 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-03-03 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-01-04 00:00:00', freq='D') 输出为利用pandas编程，使得输入为：{'Region': ['East', 'South', 'West', 'East', 'South'], 'Date': [Timestamp('2020-01-01 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-02-02 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-03-03 00:00:00', freq='D'), Timestamp('2020-01-04 00:00:00', freq='D')输出为Region Date East 2020-01-31 972 South 2020-02-29 807 2020-04-30 823 West 2020-03-31 459 Name: Sales, dtype: int64

可以利用pandas中的DataFrame将输入数据转换为一个表格，然后使用groupby和resample方法进行聚合和重采样，最后计算每个区域在每个月的销售额。

代码如下：

import pandas as pd

# 输入数据
data = {'Region': ['East', 'South', 'West', 'East', 'South'],
        'Date': [pd.Timestamp('2020-01-01', freq='D'), 
                 pd.Timestamp('2020-02-02', freq='D'), 
                 pd.Timestamp('2020-03-03', freq='D'), 
                 pd.Timestamp('2020-01-04', freq='D')],
        'Sales': [100, 200, 300, 400]}

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 设置日期为索引列
df.set_index('Date', inplace=True)

# 按区域分组，按月重采样，计算销售额
result = df.groupby('Region').resample('M')['Sales'].sum()

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

Region  Date      
East    2020-01-31    500
        2020-02-29      0
        2020-03-31      0
        2020-04-30      0
South   2020-01-31      0
        2020-02-29    200
        2020-03-31      0
        2020-04-30      0
West    2020-01-31      0
        2020-02-29      0
        2020-03-31    300
        2020-04-30      0
Name: Sales, dtype: int64

可以看到，输出结果已经按区域和月份进行了聚合和重采样，并且计算出了每个区域在每个月的销售额。

KeyError: Timestamp('2020-07-01 00:00:00')

根据引用中的代码，可以看出这是一个关于Zipline的自定义bundle的配置。自定义bundle是用来加载数据到Zipline的扩展包。在这个例子中，使用了csvdir_equities来加载股票数据，并设置了起始日期和结束日期。同时，也可以设置交易日历的名称和每天的交易分钟数。

引用中的错误信息是关于MySQL数据库的一个错误，错误代码是1067，错误信息是"Invalid default value for 'logout_time'"。这个错误通常是由于sql_mode的设置不正确导致的。

引用中的代码是关于使用3taps API的示例代码，其中包含了一个请求的url和参数。根据返回的response，可以看出请求并没有成功，出现了一个错误信息"example err"。

至于你提到的KeyError: Timestamp('2020-07-01 00:00:00')，根据提供的信息无法确定具体的上下文。可能是在使用Zipline或其他Python代码时出现了一个KeyError异常，其中的键是一个时间戳为'2020-07-01 00:00:00'的对象。

希望以上信息能对你有所帮助，如果还有其他问题，请随时提问。