首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从pandas dataframe中提取日期/年/月?

从pandas dataframe中提取日期/年/月可以使用pandas库中的datetime模块来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,确保日期列的数据类型为datetime类型。如果不是,可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。
  2. 提取日期:使用.dt.date属性可以提取日期部分,返回一个新的Series对象,其中包含日期部分。
  3. 提取年份:使用.dt.year属性可以提取年份部分,返回一个新的Series对象,其中包含年份。
  4. 提取月份:使用.dt.month属性可以提取月份部分,返回一个新的Series对象,其中包含月份。

下面是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例的dataframe
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']})

# 将日期列转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取日期
df['day'] = df['date'].dt.date

# 提取年份
df['year'] = df['date'].dt.year

# 提取月份
df['month'] = df['date'].dt.month

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
        date         day  year  month
0 2022-01-01  2022-01-01  2022      1
1 2022-02-01  2022-02-01  2022      2
2 2022-03-01  2022-03-01  2022      3

在这个例子中,我们首先将日期列转换为datetime类型,然后使用.dt.date.dt.year.dt.month属性分别提取日期、年份和月份,并将结果存储在新的列中。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 如何Pandas DataFrame 插入一列】

    前言:解决在Pandas DataFrame插入一列的问题 Pandas是Python重要的数据处理和分析库,它提供了强大的数据结构和函数,尤其是DataFrame,使数据处理变得更加高效和便捷。...然而,对于新手来说,在DataFrame插入一列可能是一个令人困惑的问题。在本文中,我们将分享如何解决这个问题的方法,并帮助读者更好地利用Pandas进行数据处理。...为什么要解决在Pandas DataFrame插入一列的问题? Pandas DataFrame是一种二维表格数据结构,由行和列组成,类似于Excel的表格。...解决在DataFrame插入一列的问题是学习和使用Pandas的必要步骤,也是提高数据处理和分析能力的关键所在。 在 Pandas DataFrame 插入一个新列。...示例 1:插入新列作为第一列 以下代码显示了如何插入一个新列作为现有 DataFrame 的第一列: import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame

    57710

    pandas | 如何DataFrame通过索引高效获取数据?

    今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...说白了我们可以选择我们想要的行的字段。 ? 列索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ? iloc iloc名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。...因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行,所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。 逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。...比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框写入查询条件df['score'] > 200。 ?

    12.9K10

    在Python-dataframe如何把出生日期转化为年龄?

    作者:博观厚积 简书专栏:https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时,如果个体是人的时候,获得的数据可能有出生日期的Series...数据来看,'10/8/00'之类的数,最左边的数表示月份,中间的数表示日,最后的数表示年度。...那如何把上述birth数据变为年龄age呢?...,然后将birth数据的年份数据提取出来(frame.birth.dt.year),两者相减就得到需要的年龄数据,如下: image.png 有时候我们可能还会关注到人的出生月份与要预测变量的关系...,比如人的星座就是很流行的一种以出生月份、日份来评估其对人的影响,也可以按这种方法去提取、日数据。

    1.9K20

    地理空间数据的时间序列分析

    案例研究:日本北海道的日降雨模式 数据来源 在这个案例研究,我使用了日本北海道202011日至1231日期间的降雨空间分布数据,涵盖了一的366天。...在下一节,我将提取这些值并将它们转换为pandas数据框。 光栅文件中提取数据 现在进入关键步骤——提取每个366个光栅图像的像素值。...这个过程很简单:我们将循环遍历每个图像,读取像素值并将它们存储在一个列表。 我们将另外在另一个列表中跟踪日期信息。我们哪里获取日期信息?...转换为时间序列数据框 在pandas,将列表转换为数据框格式是一项简单的任务: # convert lists to a dataframe df = pd.DataFrame(zip(date, rainfall_mm...), columns = ['date', 'rainfall_mm']) df.head() 现在我们有了一个pandas数据框,但请注意,“日期”列的值是字符串,pandas尚不知道它代表日期

    14210

    一日一技:如何提取网页日期

    Gne[1]虽然在提取新闻正文的时候,准确率比较高,但由于提取新闻发布时间使用的是正则表达式,因此提取效果有时候不那么让人满意。...最近我发现Python的一个第三方库,叫做htmldate,经过测试,它提取新闻的发布时间比较准确。我们来看看这个库怎么使用。...this-is-gnelist/').content.decode('utf-8') date = find_date(html) print(date) 运行效果如下图所示: 而这篇文章的发布时间,确实是39...我们再用网易新闻来看一下,相互激励 增进友谊(精彩绽放) |残奥|中国代表团|单板滑雪|夺金_网易政务[2] 这篇新闻对应的发布时间如下图所示: 现在我们用Requests获得它的源代码,然后再提取发布时间...: 发布日期确实对了,但是后面的时间怎么丢失了呢?

    1.4K10

    10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

    在开始之前,先快速回顾一下pandas -的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...那么如何在另一个字符串写一个字符串?将文本值包装在单个引号“”,就可以了。...OrderDate.dt.month显示了如何使用DT访问者仅提取整个日期值的月份值。...如果提取20218订购日为15或以上的所有订单,可以写成这样 df.query("OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and

    4.4K20

    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    在开始之前,先快速回顾一下Pandas的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDASDATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤PandasDataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...OrderDate.dt.month显示了如何使用dt访问者仅提取整个日期值的月份值。...如果提取20218订购日为15或以上的所有订单,可以写成这样 df.query("OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and

    3.9K20

    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    在开始之前,先快速回顾一下Pandas的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录,并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDASDATAFRAME(.loc和.iloc)属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此,它并不具备查询的灵活性。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值,并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤PandasDataFrame,需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...OrderDate.dt.month显示了如何使用dt访问者仅提取整个日期值的月份值。...如果提取20218订购日为15或以上的所有订单,可以写成这样 df.query("OrderDate.dt.month == 8 and OrderDate.dt.year == 2021 and

    21520

    Java的日期类的时间为什么是197011日开始?

    是说java起源于UNIX系统,而UNIX认为197011日0点是时间纪元。...另外1365天的总秒数是31536000秒, 2147483647/31536000 = 68.1 也就是说32位能表示的最长时间是68,而实际上到20380119日03时14分07秒,便会到达最大时间...,过了这个时间点,所有32位操作系统时间便会变为: 10000000 00000000 00000000 00000000 也就是19011213日20时45分52秒,这样便会出现时间回归的现象,很多软件便会运行异常了...而最早出现的UNIX操作系统考虑到计算机产生的年代和应用的时限综合取了197011日作为UNIX TIME的纪元时间(开始时间),而java自然也遵循了这一约束。...至于时间回归的现象相信随着64为操作系统的产生逐渐得到解决,因为用64位操作系统可以表示到292,277,026,596124日15时30分08秒,相信我们的N代子孙,哪怕地球毁灭那天都不用愁不够用了

    4.7K20

    如何内存提取LastPass的账号密码

    简介 首先必须要说,这并不是LastPass的exp或者漏洞,这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》(The Art of Memory Forensics)时,其中有一章节就有讨论浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息,当然如果你捕获到浏览器登录,这些方法就很实用。但是事与愿违,捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候,我看了看我的浏览器。...正当我在考虑如何才能使用这个PrivateKey时,脑中浮现出一幅场景。如果主密码本身就在内存,为何到现在都还没有发现呢?我假设它只是被清除了,在此之前密码就已经被解密了。...这些信息依旧在内存,当然如果你知道其中的值,相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻,我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件内存映像自动化提取这些凭证。

    5.7K80

    使用Python制作疫情数据分析可视化图表(二)

    二、时间序列与区域划分  1、数据类型转换为时间序列 在数据,有一个字段是“date”,但是它的数据类型是整型(int),需要将其转换为日期的格式。...时间数据是可以按照、日、时、分、秒进行聚合运算的,这可以让一眼看上去没什么规律的杂乱数据按照时间顺序排列起来。有了时间数据,数据就更适合研究一段时间内的变化。 ...3、按照日期提取数据 例如,我需要提取202021日的数据:  data_0201 = df[df['date'] == '2020-2-1] 4、按照地区提取数据——判断索引逻辑 如果想要提取某一省市的数据...data_nothb_all.gruopby('date')['疑似', '确诊', '死亡'].sum() #查看数据 data_china.head() data_nothb.head() 注意,这里用到了pandas.DataFrame.gruopby...()函数,它可以:  根据某些条件将数据拆分成组对每个组独立应用函数将结果合并到一个数据结构  特别注意pandas.DataFrame.gruopby()函数只做数据的分组,不做计算,一般不会单独出现

    1.2K30

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

    ,比如下图这种格式,外到内的坐标依次是:、站点、日 这种格式与CSV格式还有点不同,CSV格式是字段间用相同的符号隔开,而图中的文件可能是用 Fortran 写的,每个字段的长度固定为30个字符...pandas 可用的时间坐标 将 DataFrame 进一步转换为 Dataset 并补充经纬度、站点名称信息 目标如图所示 二、 具体处理 1....plt 定义处理过程的函数: 处理时间坐标,利用 datetime 将整形的、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据,转换为...= datetime( # datetime 只接收整形参数,返回一个datetime类型的日期 ds[''].astype(int), ds[''].astype(int), ds.../Station/' # 文件路径,自定义 year = list(range(2012, 2014)) # 提取年份 usecols = ['区站号', '', '', '日', '平均本站气压

    5.3K12
    领券