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将日期范围行拆分为年份(未分组)- Python Pandas

将日期范围行拆分为年份(未分组)是指将包含日期范围的数据拆分为每一年的数据,但不进行分组。在Python中,可以使用Pandas库来实现这个功能。

首先,我们需要导入Pandas库并读取包含日期范围的数据。假设我们有一个名为"df"的数据框,其中包含一个名为"date_range"的列,表示日期范围。

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import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,我们可以使用Pandas的to_datetime函数将"date_range"列转换为日期时间类型。

代码语言:txt
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# 将"date_range"列转换为日期时间类型
df['date_range'] = pd.to_datetime(df['date_range'])

然后,我们可以使用Pandas的dt属性来提取年份,并将其存储在一个新的列中。

代码语言:txt
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# 提取年份并存储在新的列中
df['year'] = df['date_range'].dt.year

最后,我们可以打印出结果,查看拆分后的数据。

代码语言:txt
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# 打印结果
print(df)

这样,我们就可以将日期范围行拆分为年份(未分组)。如果需要对每一年的数据进行分组或进一步处理,可以使用Pandas的groupby函数和其他相关函数来实现。

关于Pandas库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:Pandas库介绍

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