Python pandas dataframe 日期时间列中提取月份和年份

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Python pandas dataframe 日期时间列中提取月份和年份

2023-09-03 05:03| 来源: 网络整理| 查看: 265

@创建于：20210716 @修改于：20210716

文章目录 1、pandas.Series.dt.year 和 pandas.Series.dt.month 方法提取月份和年份2、strftime() 方法提取年份和月份3、pandas.DatetimeIndex.month 和 pandas.DatetimeIndex.year 提取年份和月份4、参考资料

1、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。

注意：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，pd.to_datetime()。

import pandas as pd 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 df['Day'] = df['Joined date'].dt.day # 转化为日期类型datetime64[ns] df['Date'] = pd.to_datetime(df['Joined date'].dt.date) print(df)

输出

Joined date Year Month Day Date Hisila 2019-11-20 2019 11 20 2019-11-20 Shristi 2020-01-02 2020 1 2 2020-01-02 Zeppy 2020-02-05 2020 2 5 2020-02-05 Alina 2020-03-10 2020 3 10 2020-03-10 Jerry 2020-04-16 2020 4 16 2020-04-16 df.dtypes Joined date datetime64[ns] Year int64 Month int64 Day int64 Date datetime64[ns] dtype: object 2、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。使用%Y 和%m 作为格式代码来提取年份和月份。

import pandas as pd 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')

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 3、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。

此时，datatime是DataFrame的索引，时间类型的索引。比非时间索引类型的时间类型列，在抽取年月的时候，少个dt。

import pandas as pd 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 4、参考资料

如何从 Pandas 的日期时间列中提取月份和年份

扩展：如何根据 Pandas 中的日期过滤 DataFrame 行

使用布尔掩码选择两个日期之间的行 pandas.DataFrame.query() 选择两个日期之间的 DataFrame 行 pandas.DataFrame.isin() 选择两个日期之间的 DataFrame 行 pandas.Series.between() 选择两个日期之间的 DataFrame 行

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