Pandas の日時列から年と月を効率的に抽出するにはどうすればよいですか?

Pandas Datetime 列から月と年を抽出する

Pandas Datetime 列をリサンプリングして年と月を個別に抽出すると、課題が生じる可能性があります。この問題を解決するには、より直接的なアプローチを採用できます。

方法 1:

年と月の列を挿入する

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

このメソッドは、必要な情報を含む「年」と「月」という名前の新しい列を作成します。

方法 2:

日時アクセサーを使用する

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

日時の '.dt' 属性列では、「年」や「月」などの属性にアクセスでき、新しいファイルに直接抽出できます。

抽出された値の操作

年と月の列を作成したら、それらを結合したり、個別に操作したりできます。例:

# 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)]

これらのメソッドは、Pandas Datetime 列から年と月の情報を抽出して操作する柔軟な方法を提供し、効率的なデータ分析と操作を可能にします。

以上がPandas の日時列から年と月を効率的に抽出するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。