如何从 Pandas 的日期时间列中提取月份和年份

2023-08-17 03:33| 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

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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。

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