如何从 Pandas 的日期时间列中提取月份和年份

2024-02-23 11:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

pandas.Series.dt.year() 和 pandas.Series.dt.month() 方法提取月份和年份 strftime() 方法提取年份和月份 pandas.DatetimeIndex.month 和 pandas.DatetimeIndex.year 提取年份和月份

我们可以分别使用 pandas.Series.dt.year() 和 pandas.Series.dt.month() 方法从 Datetime 列中提取年份和月份。如果数据不是 Datetime 类型，则需要先将其转换为 Datetime。我们还可以使用 pandas.DatetimeIndex.month 和 pandas.DatetimeIndex.year 和 strftime() 方法提取年份和月份。

pandas.Series.dt.year() 和 pandas.Series.dt.month() 方法提取月份和年份

应用于 Datetime 类型的 pandas.Series.dt.year() 和 pandas.Series.dt.month() 方法分别返回系列对象中 Datetime 条目的年和月的 numpy 数组。

import pandas as pd import numpy as np import datetime list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"] employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"] df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees) df["Year"] = df["Joined date"].dt.year df["Month"] = df["Joined date"].dt.month print(df)

输出：

Joined date Year Month Hisila 2019-11-20 2019 11 Shristi 2020-01-02 2020 1 Zeppy 2020-02-05 2020 2 Alina 2020-03-10 2020 3 Jerry 2020-04-16 2020 4

但是，如果该列不是 Datetime 类型，则应首先使用 to_datetime() 方法将该列转换为 Datetime 类型。

import pandas as pd import numpy as np import datetime list_of_dates = ["11/20/2019", "01/02/2020", "02/05/2020", "03/10/2020", "04/16/2020"] employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"] df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees) df["Joined date"] = pd.to_datetime(df["Joined date"]) df["Year"] = df["Joined date"].dt.year df["Month"] = df["Joined date"].dt.month print(df)

输出：

Joined date Year Month Hisila 2019-11-20 2019 11 Shristi 2020-01-02 2020 1 Zeppy 2020-02-05 2020 2 Alina 2020-03-10 2020 3 Jerry 2020-04-16 2020 4 strftime() 方法提取年份和月份

strftime() 方法使用 Datetime，将格式代码作为输入，并返回表示输出中指定的特定格式的字符串。我们使用%Y 和%m 作为格式代码来提取年份和月份。

import pandas as pd import numpy as np import datetime list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"] employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"] df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees) df["year"] = df["Joined date"].dt.strftime("%Y") df["month"] = df["Joined date"].dt.strftime("%m") print(df)

输出：

Joined date year month Hisila 2019-11-20 2019 11 Shristi 2020-01-02 2020 01 Zeppy 2020-02-05 2020 02 Alina 2020-03-10 2020 03 Jerry 2020-04-16 2020 04 pandas.DatetimeIndex.month 和 pandas.DatetimeIndex.year 提取年份和月份

从 Datetime 列中提取月份和年份的另一种简单方法是检索 pandas.DatetimeIndex 对象的年份和月份属性的值类。

import pandas as pd import numpy as np import datetime list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"] employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"] df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees) df["year"] = pd.DatetimeIndex(df["Joined date"]).year df["month"] = pd.DatetimeIndex(df["Joined date"]).month print(df)

输出：

Joined date Year Month Hisila 2019-11-20 2019 11 Shristi 2020-01-02 2020 1 Zeppy 2020-02-05 2020 2 Alina 2020-03-10 2020 3 Jerry 2020-04-16 2020 4

pandas.DatetimeIndex 类是 datetime64 数据类型的不变类型 ndarray。它具有年，月，天等属性。

【本文地址】

公司简介

联系我们