Pandas Datetime 열에서 연도와 월을 어떻게 효율적으로 추출합니까?

Pandas Datetime 열에서 월 및 연도 추출

Pandas Datetime 열을 리샘플링하여 연도 및 월을 개별적으로 추출하는 것은 문제가 될 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 보다 직접적인 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

방법 1:

연도 및 월 열 삽입

df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).month

이 방법은 원하는 내용을 포함하는 '연도' 및 '월'이라는 이름의 새 열을 생성합니다. 값.

방법 2:

날짜/시간 접근자 사용

df['year'] = df['ArrivalDate'].dt.year
df['month'] = df['ArrivalDate'].dt.month

날짜/시간의 '.dt' 속성 열은 새 항목으로 직접 추출할 수 있는 '연도' 및 '월'과 같은 속성에 대한 액세스를 제공합니다.

추출된 값 작업

연도 및 월 열이 생성되면 이를 결합하거나 독립적으로 작업할 수 있습니다. 예:

# Combine year and month into a new column called 'date'
df['date'] = df['year'].astype(str) + '-' + df['month'].astype(str)

# Group data by year and month
groupby = df.groupby(['year', 'month'])

# Filter data for a specific year and month
filtered_data = df[(df['year'] == 2012) & (df['month'] == 12)]

이러한 방법은 Pandas Datetime 열에서 연도 및 월 정보를 추출하고 조작하는 유연한 방법을 제공하므로 효율적인 데이터 분석 및 조작이 가능합니다.

위 내용은 Pandas Datetime 열에서 연도와 월을 어떻게 효율적으로 추출합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!