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！
