极客教程pandas从日期中提取年月
在数据分析和处理中，经常会遇到需要从日期数据中提取年份和月份的需求。pandas是Python中一个非常强大的数据处理库，它提供了丰富的功能来处理日期时间数据。本文将介绍如何使用pandas从日期中提取年份和月份，帮助你更好地处理日期数据。
1. 创建日期数据
首先，让我们创建一个包含日期数据的DataFrame，以便进行后续操作。我们使用pandas的date_range函数来生成一段日期范围作为我们的示例数据。
import pandas as pd
# 创建一个包含日期数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=5, freq='M')
})
print(df)
运行以上代码，我们可以得到一个包含日期数据的DataFrame：
date
0 2020-01-31
1 2020-02-29
2 2020-03-31
3 2020-04-30
4 2020-05-31
2. 从日期中提取年份和月份
有了包含日期数据的DataFrame之后，现在我们可以使用pandas提供的功能来从日期中提取年份和月份了。我们可以使用dt accessor来访问日期时间相关的属性。
2.1 提取年份
要从日期中提取年份，我们可以使用dt.year属性。以下是提取年份的示例代码：
# 提取年份
df['year'] = df['date'].dt.year
print(df)
运行以上代码，我们可以得到带有年份信息的DataFrame：
date year
0 2020-01-31 2020
1 2020-02-29 2020
2 2020-03-31 2020
3 2020-04-30 2020
4 2020-05-31 2020
2.2 提取月份
要从日期中提取月份，我们可以使用dt.month属性。以下是提取月份的示例代码：
# 提取月份
df['month'] = df['date'].dt.month
print(df)
运行以上代码，我们可以得到带有月份信息的DataFrame：
date year month
0 2020-01-31 2020 1
1 2020-02-29 2020 2
2 2020-03-31 2020 3
3 2020-04-30 2020 4
4 2020-05-31 2020 5
3. 总结
通过本文的介绍，我们学习了如何使用pandas从日期中提取年份和月份。这对于处理日期数据以及进行时间序列分析非常有用。