• 当前位置：首页
  • IT科技
  • 从 Pandas Datetime 列中分别提取月份和年份

从 Pandas Datetime 列中分别提取月份和年份

2024-12-12 08:40:00
admin
原创
205
摘要：问题描述：我有一个数据框，df包含以下列： ArrivalDate 936 2012-12-31 938 2012-12-29 965 2012-12-31 966 2012-12-31 967 2012-12-31 968 2012-12-31 969 2012-12-3...

问题描述：

我有一个数据框，df包含以下列：

     ArrivalDate
936   2012-12-31
938   2012-12-29
965   2012-12-31
966   2012-12-31
967   2012-12-31
968   2012-12-31
969   2012-12-31
970   2012-12-29
971   2012-12-31
972   2012-12-29
973   2012-12-29

该列的元素是pandas.tslib.Timestamp类型。我想要提取年份和月份。

这是我尝试过的：

df['ArrivalDate'].resample('M', how = 'mean')

这会引发以下错误：

Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex

然后我尝试：

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

这会引发以下错误：

'Timestamp' object has no attribute '__getitem__'

我当前的解决方案是

df.index = df['ArrivalDate']

然后，我可以使用索引重新采样另一列。

但我仍然想要一种重新配置整个列的方法。有什么想法吗？

解决方案 1：

如果您希望新列分别显示年份和月份，您可以这样做：

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

或者...

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

然后，您可以将其组合起来或者按原样使用它们。

解决方案 2：

必须df['date_column']采用日期时间格式。

df['month_year'] = df['date_column'].dt.to_period('M')

您还可以使用D天、2M2 个月等作为不同的采样间隔，并且如果有人拥有带时间戳的时间序列数据，我们可以采用细粒度的采样间隔，例如45Min45 分钟、15Min15 分钟采样等。

解决方案 3：

您可以直接访问year和month属性，或者请求datetime.datetime：

In [15]: t = pandas.tslib.Timestamp.now()

In [16]: t
Out[16]: Timestamp('2014-08-05 14:49:39.643701', tz=None)

In [17]: t.to_pydatetime() #datetime method is deprecated
Out[17]: datetime.datetime(2014, 8, 5, 14, 49, 39, 643701)

In [18]: t.day
Out[18]: 5

In [19]: t.month
Out[19]: 8

In [20]: t.year
Out[20]: 2014

合并年份和月份的一种方法是使用整数对它们进行编码，例如：201408表示 2014 年 8 月。沿着整列，您可以这样做：

df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)

或其许多变体。

不过，我不太喜欢这样做，因为这会使以后的日期对齐和算术变得很麻烦，尤其是对于那些没有使用相同约定的代码或数据的人来说。更好的方法是选择月份中的日期约定，例如最后一个非美国假日工作日或第一天等，并将数据保留为具有所选日期约定的日期/时间格式。

该calendar模块可用于获取特定日期的数值，例如最后一个工作日。然后你可以执行以下操作：

import calendar
import datetime
df['AdjustedDateToEndOfMonth'] = df['ArrivalDate'].map(
    lambda x: datetime.datetime(
        x.year,
        x.month,
        max(calendar.monthcalendar(x.year, x.month)[-1][:5])
    )
)

如果您恰巧正在寻找一种方法来解决更简单的问题，即将日期时间列格式化为一些字符串表示形式，那么您可以使用类strftime中的函数datetime.datetime，如下所示：

In [5]: df
Out[5]: 
            date_time
0 2014-10-17 22:00:03

In [6]: df.date_time
Out[6]: 
0   2014-10-17 22:00:03
Name: date_time, dtype: datetime64[ns]

In [7]: df.date_time.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
Out[7]: 
0    2014-10-17
Name: date_time, dtype: object

解决方案 4：

如果您想要唯一的月份年份对，使用 apply 就非常方便了。

df['mnth_yr'] = df['date_column'].apply(lambda x: x.strftime('%B-%Y'))

在一列中输出月份和年份。

不要忘记先将格式更改为日期时间，我通常会忘记。

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

解决方案 5：

单行：添加一个包含“年-月”对的列：（
在操作之前，“pd.to_datetime”首先将列数据类型更改为日期时间）

df['yyyy-mm'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%Y-%m')

因此，对于额外的“年份”或“月份”列：

df['yyyy'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%Y')
df['mm'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%m')

解决方案 6：

您可以先使用pandas.to_datetime转换日期字符串，这样您就可以访问所有numpy datetime 和 timedelta功能。例如：

df['ArrivalDate'] = pandas.to_datetime(df['ArrivalDate'])
df['Month'] = df['ArrivalDate'].values.astype('datetime64[M]')

解决方案 7：

@KieranPC 的解决方案是 Pandas 的正确方法，但对于任意属性来说不易扩展。为此，您可以getattr在生成器理解中使用并结合使用pd.concat：

# input data
list_of_dates = ['2012-12-31', '2012-12-29', '2012-12-30']
df = pd.DataFrame({'ArrivalDate': pd.to_datetime(list_of_dates)})

# define list of attributes required    
L = ['year', 'month', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear', 'weekofyear', 'quarter']

# define generator expression of series, one for each attribute
date_gen = (getattr(df['ArrivalDate'].dt, i).rename(i) for i in L)

# concatenate results and join to original dataframe
df = df.join(pd.concat(date_gen, axis=1))

print(df)

  ArrivalDate  year  month  day  dayofweek  dayofyear  weekofyear  quarter
0  2012-12-31  2012     12   31          0        366           1        4
1  2012-12-29  2012     12   29          5        364          52        4
2  2012-12-30  2012     12   30          6        365          52        4

解决方案 8：

感谢jaknap32，我想根据年份和月份汇总结果，因此这样做有效：

df_join['YearMonth'] = df_join['timestamp'].apply(lambda x:x.strftime('%Y%m'))

输出很简洁：

0    201108
1    201108
2    201108

解决方案 9：

假设ArrivalDate已经是datetime64[ns]dtype 列（如果不使用 进行转换pd.to_datetime(df['ArrivalDate'])），

  • 如果你喜欢更快的方法，可以使用 numpy（由于开销较小，因此比 pandas 更快）：1

df['year'] = df['ArrivalDate'].to_numpy('datetime64[Y]').view('int64') + 1970
df['month'] = df['ArrivalDate'].to_numpy('datetime64[M]').view('int64') % 12 + 1

  • 如果你喜欢单行代码，请使用timetuple()：2

df[['year', 'month']] = df['ArrivalDate'].apply(lambda x: x.timetuple()[:2]).tolist()

# or use a list comprehension
df[['year', 'month']] = [x.timetuple()[:2] for x in df['ArrivalDate'].tolist()]

1可以使用方法datetime64[ns]以特定数据类型访问pandas 列的底层 numpy 数组。一旦转换为 numpy 数组，它就可以使用 被视为自 UNIX 纪元以来的年数，因此将 1970 添加到结果中会产生正确的年份。同样，可以使用+和正确 dtypes的组合将列转换为自 UNIX 纪元以来的月份数。然后，因为我们想要找到月份，所以我们取除以 12 后的余数并加 1。datetime64[Y]`.to_numpy().view('int64')datetime64[ns]to_numpy()view()`

2 Pandas 的Timestamp对象相当于 Python 的datetime对象，所以它还定义了.timetuple()一个方法，返回一个命名元组，其前两个元素是年份和月份，所以切片前两个元素就可以了。

解决方案 10：

df['year_month']=df.datetime_column.apply(lambda x: str(x)[:7])

这对我来说很完美，我不认为熊猫会将结果字符串日期解释为日期，但是当我进行绘图时，它非常清楚我的议程并且字符串 year_month 的顺序正确... 一定会喜欢熊猫！

解决方案 11：

然后我尝试：

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

我认为这里正确的输入应该是字符串。

df['ArrivalDate'].astype(str).apply(lambda(x):x[:-2])
相关推荐
置顶 政府信创国产化的10大政策解读
政府信创国产化的10大政策解读
  政府信创国产化的10大政策解读一、信创国产化的背景与意义信创国产化，即信息技术应用创新国产化，是当前中国信息技术领域的一个重要发展方向。其核心在于通过自主研发和创新，实现信息技术应用的自主可控，减少对外部技术的依赖，并规避潜在的技术制裁和风险。随着全球信息技术竞争的加剧，以及某些国家对中国在科技领域的打压，信创国产化显...
工程项目管理   4027  
置顶 2025年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
2025年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
  为什么项目管理通常仍然耗时且低效？您是否还在反复更新电子表格、淹没在便利贴中并参加每周更新会议？这确实是耗费时间和精力。借助软件工具的帮助，您可以一目了然地全面了解您的项目。如今，国内外有足够多优秀的项目管理软件可以帮助您掌控每个项目。什么是项目管理软件？项目管理软件是广泛行业用于项目规划、资源分配和调度的软件。它使项...
项目管理软件   2755  
2025年10款创新项目管理工具盘点：引领行业新趋势
2025年10款创新项目管理工具盘点：引领行业新趋势
  本文介绍了以下10款项目管理软件工具：禅道项目管理软件、Freshdesk、ClickUp、nTask、Hubstaff、Plutio、Productive、Targa、Bonsai、Wrike。在当今快速变化的商业环境中，项目管理已成为企业成功的关键因素之一。然而，许多企业在项目管理过程中面临着诸多痛点，如任务分配不...
项目管理系统   86  
2025年10款革命性项目管理工具剖析：颠覆传统流程模式
2025年10款革命性项目管理工具剖析：颠覆传统流程模式
  本文介绍了以下10款项目管理软件工具：禅道项目管理软件、Monday、TeamGantt、Filestage、Chanty、Visor、Smartsheet、Productive、Quire、Planview。在当今快速变化的商业环境中，项目管理已成为企业成功的关键因素之一。然而，许多项目经理和团队在管理复杂项目时，常...
开源项目管理工具   99  
2025年10款知名工具项目管理软件评测：功能强大用户友好
2025年10款知名工具项目管理软件评测：功能强大用户友好
  本文介绍了以下10款项目管理软件工具：禅道项目管理软件、Smartsheet、GanttPRO、Backlog、Visor、ResourceGuru、Productive、Xebrio、Hive、Quire。在当今快节奏的商业环境中，项目管理已成为企业成功的关键因素之一。然而，许多企业在选择项目管理工具时常常面临困惑：...
项目管理系统   87  
热门文章
项目管理软件
政府信创国产化的10大政策解读
2025soft
2025年20款好用的项目管理软件推荐，项目管理提效的20个工具和技巧
img044
10个项目管理常见问题解答：包括难点和解决方法
img020
使用 Python 'Requests' 模块的代理
项目管理软件
5个成功案例解析项目进度管理的最佳实践
项目管理软件
项目延期的原因有哪些？如何有效预防和管理？
项目里程碑计划模板
项目里程碑计划模板怎么写?设定项目里程碑的5个方法
项目管理软件有哪些？
热门标签
更多>
IPD流程 项目管理 plm项目管理软件 敏捷开发 项目管理软件 Scrum 敏捷项目管理 IPD流程管理 项目风险管理 项目管理工具 项目经理 极限编程  产品管理  项目经理职责 项目路线图 项目进度管理 团队管理 测试管理工具 项目预算管理 PMP认证 瀑布式管理 项目范围管理 IT科技 项目管理平台 工程项目管理 项目资源管理 pmp证书考试
曾咪二维码

扫码咨询，免费领取项目管理大礼包！

云禅道AD
禅道项目管理软件

云端的项目管理软件

尊享禅道项目软件收费版功能

无需维护，随时随地协同办公

内置subversion和git源码管理

每天备份，随时转为私有部署

免费试用