在pandas中根据给定的特定条件从给定的日期创建year_category

在pandas中，可以使用条件筛选和日期处理功能来根据给定的特定条件从给定的日期创建year_category。

首先，我们需要导入pandas库并创建一个包含日期的数据框（DataFrame）。假设我们有一个名为df的数据框，其中包含一个名为"date"的列，表示日期。

import pandas as pd

# 创建包含日期的数据框
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01']})

接下来，我们可以使用pandas的条件筛选功能来选择满足特定条件的日期。假设我们要选择年份为2022年的日期，可以使用以下代码：

# 根据特定条件筛选日期
condition = df['date'].dt.year == 2022
filtered_df = df[condition]

上述代码中，我们使用了df['date'].dt.year来获取日期列的年份，并将其与2022进行比较，得到一个布尔型的条件。然后，我们将该条件应用于数据框df，得到满足条件的子集filtered_df。

最后，我们可以根据筛选后的日期创建year_category。可以使用pandas的apply()函数结合lambda表达式来实现：

# 创建year_category
filtered_df['year_category'] = filtered_df['date'].apply(lambda x: str(x.year) + '_category')

上述代码中，我们使用apply()函数将lambda表达式应用于"date"列的每个元素，将其转换为字符串类型的年份加上"_category"后缀，然后将结果赋值给"year_category"列。

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 创建包含日期的数据框
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01']})

# 根据特定条件筛选日期
condition = df['date'].dt.year == 2022
filtered_df = df[condition]

# 创建year_category
filtered_df['year_category'] = filtered_df['date'].apply(lambda x: str(x.year) + '_category')

print(filtered_df)

输出结果为：

         date year_category
0  2022-01-01  2022_category
1  2022-02-01  2022_category
2  2022-03-01  2022_category
3  2022-04-01  2022_category
4  2022-05-01  2022_category

这样，我们就根据给定的特定条件从给定的日期创建了year_category。在这个例子中，我们选择了年份为2022年的日期，并将其转换为"年份_category"的形式。

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