Comment extraire efficacement l'année et le mois des colonnes Pandas Datetime ?

Extraire le mois et l'année des colonnes Pandas Datetime

Rééchantillonner une colonne Pandas Datetime pour extraire l'année et le mois individuellement peut poser des défis. Pour résoudre ce problème, on peut utiliser une approche plus directe :

Méthode 1 :

Insérer des colonnes d'année et de mois

df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).month

Cette méthode crée de nouvelles colonnes nommées « année » et « mois » qui contiennent le valeurs.

Méthode 2 :

Utiliser l'accesseur Datetime

df['year'] = df['ArrivalDate'].dt.year
df['month'] = df['ArrivalDate'].dt.month

L'attribut '.dt' du Datetime La colonne donne accès à des attributs tels que « année » et « mois », qui peuvent être extraits directement dans de nouveaux colonnes.

Travailler avec les valeurs extraites

Une fois les colonnes année et mois créées, vous pouvez les combiner ou travailler avec elles indépendamment. Par exemple :

# Combine year and month into a new column called 'date'
df['date'] = df['year'].astype(str) + '-' + df['month'].astype(str)

# Group data by year and month
groupby = df.groupby(['year', 'month'])

# Filter data for a specific year and month
filtered_data = df[(df['year'] == 2012) & (df['month'] == 12)]

Ces méthodes offrent des moyens flexibles d'extraire et de manipuler les informations sur l'année et le mois à partir des colonnes Pandas Datetime, permettant une analyse et une manipulation efficaces des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!