從Pandas 日期時間列中提取月份和年份
重新採樣Pandas 日期時間列以單獨提取年份和月份可能會帶來挑戰。要解決這個問題，可以用更直接的方法：
方法一：
插入年份和月份列
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).year df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).month
此方法建立名為「年」和「月」的新列，其中包含所需的
方法2：
使用日期時間訪問器
df['year'] = df['ArrivalDate'].dt.year df['month'] = df['ArrivalDate'].dt.month
日期時間的'.dt'屬性列提供對「年」和「月」等屬性的訪問，這些屬性可以直接提取到新的
使用提取的值
建立年份和月份列後，您可以將它們組合起來或單獨使用它們。例如：
# 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)]
這些方法提供了靈活的方法來從 Pandas Datetime 列中提取和操作年月信息，從而實現高效的數據分析和操作。
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！
