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首頁後端開發Python教學如何從 Pandas 日期時間列中有效提取年份和月份?

How Can I Efficiently Extract Year and Month from a Pandas Datetime Column?

從 Pandas 日期時間列中提取年份和月份

從 Pandas DataFrame 的日期時間列中提取年份和月份可能是一項簡單的任務。讓我們重新審視上述問題並提供全面的解決方案。

一種方法是將日期時間列重新取樣,以按頻率(在本例中為按月)進行分組。但是,提供的程式碼會遇到錯誤,因為重採樣操作僅對 DatetimeIndex 或 periodIndex 物件有效。

另一個常見的解決方案是對 Datetime 列的每個元素應用 lambda 函數,對字串進行切片以提取只是年份或月份部分。但是,由於 Datetime 列元素的 Timestamp 類型缺乏切片功能,此方法會失敗。

相反,我們推薦以下解決方案:

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

或者,這種簡潔的方法可以使用語法:

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

此操作創建新的「年”和“月”列,每個列包含從原始日期時間列中提取的年份或月份值。現在,您擁有包含提取的年份和月份資訊的單獨列,可以更輕鬆地將它們用於各種分析目的。

以上是如何從 Pandas 日期時間列中有效提取年份和月份?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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