Pandas Datetime 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 列から年と月を抽出する

Pandas DataFrame の Datetime 列から年と月を抽出するのは簡単な作業です。上記の問題を再検討し、包括的な解決策を提供しましょう。

1 つのアプローチとして、Datetime 列をリサンプリングして、頻度ごと (この場合は月ごと) にグループ化することが含まれます。ただし、リサンプリング操作は DatetimeIndex または PeriodIndex オブジェクトに対してのみ有効であるため、提供されたコードではエラーが発生します。

もう 1 つの一般的な解決策は、Datetime 列の各要素にラムダ関数を適用し、文字列をスライスして抽出することです。年または月の部分だけ。ただし、このメソッドは、Datetime 列要素の Timestamp 型にスライス機能がないため失敗します。

代わりに、次の解決策をお勧めします。

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

あるいは、この簡潔な解決策使用できる構文:

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

この操作により、新しい '年' と '月' が作成されます。それぞれの列には、元の Datetime 列から抽出された年または月の値が含まれます。これで、抽出された年と月の情報を含む個別の列が作成され、さまざまな分析目的での作業が容易になりました。

以上がPandas Datetime 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。