极客教程Pandas 从日期时间列中分离月份和年份
在本文中，我们将介绍如何从Pandas日期时间列中分离出月份和年份。Pandas是一种开源数据分析工具，还具有读取数据的能力，支持多种文件格式，如CSV、Excel等。
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Pandas日期时间列
在数据分析过程中，日期和时间信息在数据集中很常见，Pandas提供了灵活的日期时间列功能，用于处理时间序列数据。Pandas datetime列是Pandas数据框中的一种数据类型，需要使用Pandas的to_datetime()方法将字符串转换为datetime模式。
上述代码创建了一个数据框，其中包含一个日期时间信息的字符串列。使用Pandas to_datetime()方法将该列转换为Pandas datetime列，并输出结果：
从Pandas日期时间列中提取月份
Pandas提供了.dt属性，用于从日期时间列中提取月份。可以使用.dt.month属性从日期时间列中提取月份，返回一个新的Series对象，其中的月份信息包含在一个整数数组中。
上述代码创建了一个数据框，并使用Pandas to_datetime()方法将字符串列转换为Pandas datetime列。然后，使用.dt.month从日期时间列中提取月份信息，并将其存储在一个新的列中，最后输出该列的结果：
从Pandas日期时间列中提取年份
类似地，Pandas还提供了一种从日期时间列中提取年份的方法。可以使用.dt.year属性从日期时间列中提取年份，返回一个新的Series对象，其中年份信息包含在一个整数数组中。
上述代码创建了一个数据框，并使用Pandas to_datetime()方法将字符串列转换为Pandas datetime列。然后，使用.dt.year从日期时间列中提取年份信息，并将其存储在一个新的列中，最后输出该列的结果：
从Pandas日期时间列中提取月份和年份
有时，需要同时从日期和时间列中提取月份和年份。可以将上述技术组合使用，从Pandas日期时间列中同时提取月份和年份。
上述代码也创建了一个数据框，并使用Pandas to_datetime()方法将字符串列转换为Pandas datetime列。然后，同时使用.dt.year和.dt.month从日期时间列中提取年份和月份信息，并将它们存储在两个新列中，最后输出这两个列的结果：
总结
本文介绍了如何从Pandas日期时间列中分离出月份和年份，同时给出了使用示例。这些技术对于处理时间序列数据非常有用，可以帮助我们更好地分析和理解数据。希望本文对您有所帮助。