pandas从日期中提取年月|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。

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