Извлечение только месяца и года из столбца Pandas Datetime (Python)

Question

Извлечение только месяца и года из столбца Pandas Datetime (Python)

у меня есть фрейм данных, df, со следующим столбцом:

df['ArrivalDate'] =

...

936   2012-12-31

938   2012-12-29

965   2012-12-31

966   2012-12-31

967   2012-12-31

968   2012-12-31

969   2012-12-31

970   2012-12-29

971   2012-12-31

972   2012-12-29

973   2012-12-29

...

элементы столбца-панды.tslib.Отметка времени.

Я хочу просто указать год и месяц. Я думал, что будет простой способ сделать это, но я не могу понять это.

вот что я пробовал:

df['ArrivalDate'].resample('M', how = 'mean')

я получил следующую ошибку:

Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex

затем я попробовал:

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

я получил следующее ошибка:

'Timestamp' object has no attribute '__getitem__'

какие предложения?

Edit: я вроде как понял это.

df.index = df['ArrivalDate']

затем я могу пересчитать другой столбец, используя индекс.

но я все равно хотел бы метод для перенастройки всего столбца. Есть идеи?

21810 8

python pandas

8 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

ely · Accepted Answer · 2018-06-26 16:35:45

доступ в интернет year и month атрибуты, или запрос a datetime.datetime:
In [15]: t = pandas.tslib.Timestamp.now()

In [16]: t
Out[16]: Timestamp('2014-08-05 14:49:39.643701', tz=None)

In [17]: t.to_datetime()
Out[17]: datetime.datetime(2014, 8, 5, 14, 49, 39, 643701)

In [18]: t.day
Out[18]: 5

In [19]: t.month
Out[19]: 8

In [20]: t.year
Out[20]: 2014
один из способов объединить год и месяц, чтобы сделать целое кодирование их, например:201408 за август 2014 года. Вдоль всего столбца, вы могли бы сделать это как:
df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)
или множество его вариантов.

Я не большой поклонник этого, хотя, поскольку это делает выравнивание даты и арифметику болезненными позже и особенно болезненными для других, которые приходят ваш код или данные без этого же соглашения. Лучший способ-выбрать день месяца, например, последний день недели, не являющийся выходным днем США, или первый день и т. д., и оставьте данные в формате даты / времени с выбранным соглашением о дате.

The calendar модуль полезен для получения числового значения определенных дней, таких как последний день недели. Затем вы могли бы сделать что-то вроде:
import calendar
import datetime
df['AdjustedDateToEndOfMonth'] = df['ArrivalDate'].map(
    lambda x: datetime.datetime(
        x.year,
        x.month,
        max(calendar.monthcalendar(x.year, x.month)[-1][:5])
    )
)
если вы случайно ищете способ решить более простую проблему просто форматирование столбца datetime в некоторое строковое представление, для этого вы можете просто использовать strftime

KieranPC · Accepted Answer · 2015-05-03 23:17:59

Если вы хотите, чтобы новые столбцы показывали год и месяц отдельно, вы можете сделать это:
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).month
или...
df['year'] = df['ArrivalDate'].dt.year
df['month'] = df['ArrivalDate'].dt.month
затем вы можете комбинировать их или работать с ними так же, как они.

rollthedice32 · Accepted Answer · 2018-04-20 09:10:45

лучший способ найти!!

the date_column должна быть в формате даты и времени.
df['month_year'] = df.date_column.dt.to_period('M')
вы также можете использовать D в день, 2M на 2 месяца etc. для различных интервалов выборки, и в случае, если у вас есть данные временных рядов с отметкой времени, мы можем пойти на гранулированные интервалы выборки, такие как 45Min в течение 45 мин, 15Min для 15-минутного отбора проб и т. д.

rollthedice32 · Accepted Answer · 2018-01-05 21:37:05

Если вы хотите, чтобы месяц год уникальная пара, используя применить довольно гладкий.
    df['mnth_yr'] = df['date_column'].apply(lambda x: x.strftime('%B-%Y'))     
выходы месяц-год в одном столбце.

Не забудьте сначала изменить формат на дату-время Раньше, я вообще забываю :/
    df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

Subspacian · Accepted Answer · 2017-05-23 15:26:35

спасибо jaknap32, Я хотел собрать результаты по годам и месяцам, так что это сработало:
df_join['YearMonth'] = df_join['timestamp'].apply(lambda x:x.strftime('%Y%m'))
вывод был аккуратным:
0    201108
1    201108
2    201108

Douglas · Accepted Answer · 2018-03-15 10:43:53

извлечение года говорят из ['2018-03-04']
df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).year  
df ['Year'] создает новый столбец. В то время как если вы хотите извлечь месяц просто использовать .месяц

Juan A. Navarro · Accepted Answer · 2017-04-22 19:03:17

вы можете сначала преобразовать строки даты сpandas. to_datetime, что дает вам доступ ко всем numpy datetime и timedelta услуги. Например:
df['ArrivalDate'] = pandas.to_datetime(df['ArrivalDate'])
df['Month'] = df['ArrivalDate'].values.astype('datetime64[M]')

TICH · Accepted Answer · 2017-04-20 20:53:26

df['year_month']=df.datetime_column.apply(lambda x: str(x)[:7])
это отлично работало для меня, не думал, что панды будут интерпретировать полученную строку date как date, но когда я сделал сюжет, он очень хорошо знал мою повестку дня и строку year_month, где заказано правильно... надо любить панд!