Làm cách nào để trích xuất tháng và ngày kể từ ngày trong Python?

mô-đun nhập khẩu

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

tạo khung dữ liệu giả

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

tuổi_ngày_yêu_thích_màu_lớptênWillard Morris2001-02-1996màu xanh da trời88Willard MorrisAl Jennings1908-05-1997màu đỏ92Al JenningsOmar Mullins2204-28-1996màu vàng95Omar MullinsSpencer McDaniel2112-16-1995màu xanh lá cây70Spencer McDaniel

tạo một cột mới với năm của trường ngày 'birth_date'

tuổibirth_datefavorite_colorgradenameyearWillard Morris2001-02-1996blue88Willard Morris1996Al Jennings1908-05-1997red92Al Jennings1997Omar Mullins2204-28-1996vàng95Omar Mullins1996Spencer McDaniel2112-16-1995green70Spencer McDaniel1995

tạo một cột mới với trường tháng ngày 'birth_date'

agebirth_datefavorite_colorgradenameyearmonthWillard Morris2001-02-1996blue88Willard Morris19961Al Jennings1908-05-1997red92Al Jennings19978Omar Mullins2204-28-1996yellow95Omar Mullins19964Spencer McDaniel2112-16-1995green70Spencer McDaniel199512agebirth_datefavorite_colorgradenameyearmonthmonth_yearWillard Morris2001-02-1996blue88Willard Morris199611996-01Al Jennings1908-05-1997red92Al Jennings199781997-08Omar Mullins2204-28-1996yellow95Omar Mullins199641996-04Spencer McDaniel2112

Bạn có thể trích xuất tháng và năm từ cột DateTime (ngày) trong gấu trúc theo nhiều cách. Trong bài viết này, tôi sẽ giải thích cách lấy năm và lấy tháng từ cột Datetime bằng cách sử dụng các phương thức

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

3 và

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

4 tương ứng

Nếu dữ liệu không ở kiểu Datetime, trước tiên bạn cần chuyển đổi nó thành Datetime bằng cách sử dụng phương thức

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

5. Ngoài ra, tôi sẽ trích xuất năm và tháng bằng pandas. Thuộc tính DatetimeIndex năm và tháng

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

6 phương thức

1. Ví dụ nhanh về trích xuất tháng và năm từ ngày giờ

Nếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách trích xuất tháng và năm riêng biệt từ cột DataFrame DateTime của gấu trúc

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')

# Using pandas.Series.dt.year() & pandas.Series.dt.month() method
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.year 
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.month 

# Using pandas.DatetimeIndex() to extract month and year
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['InsertedDate']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['InsertedDate']).month

# Use datetime.to_period() method to extract month and year
df['Month_Year'] = df['InsertedDate'].dt.to_period('M')

# Use DataFrame.apply() with lambda function and strftime()
df['Month_Year'] = df['InsertedDate'].apply(lambda x: x.strftime('%B-%Y')) 

# Use Pandas.to_datetime() and datetime.strftime() method
df['yyyy-mm'] = pd.to_datetime(df['InsertedDate']).dt.strftime('%Y-%m')

2. Pandas Trích xuất Tháng và Năm bằng Datetime. strftime()

Phương thức

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

6 lấy định dạng ngày giờ và trả về một chuỗi đại diện cho định dạng cụ thể. Bạn có thể sử dụng

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

8 và

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

9 làm mã định dạng để trích xuất năm và tháng tương ứng từ Khung dữ liệu của gấu trúc

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

Sản lượng dưới sản lượng

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

1

3. Trích xuất tháng và năm bằng pandas. Loạt. đt. năm tháng()

Bạn có thể sử dụng các phương thức

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

10 và

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

11 để lấy năm và tháng, nhưng chúng trả về một đối tượng sê-ri. Gán những thứ này cho một cột để nhận DataFrame với các cột năm và tháng

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

4

Sản lượng dưới sản lượng

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

5

4. Sử dụng pandas DatetimeIndex() để trích xuất tháng và năm

Ngoài ra, để trích xuất tháng và năm từ cột Ngày giờ của pandas, hãy sử dụng thuộc tính

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

12 để tìm

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

13 và sử dụng thuộc tính

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

14 để tìm

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

15 có mặt trong ngày. Lưu ý rằng phương thức này lấy ngày làm đối số

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

0

Mang lại đầu ra tương tự như trên

5. Sử dụng ngày giờ. to_period() Phương thức trích xuất tháng và năm

Bạn cũng có thể sử dụng phương pháp

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

16.

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

17 phải ở định dạng ngày giờ

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

3

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

4

6. Sử dụng Khung dữ liệu. áp dụng () Với Hàm Lambda và strftime ()

Hãy xem cách lấy tháng và năm bằng cách sử dụng Pandas DataFrame. áp dụng () và hàm lambda

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

5

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

6

7. Sử dụng gấu trúc. to_datetime() và ngày giờ. phương thức strftime()

Để thêm cột có cặp 'năm tháng'

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

0

Sản lượng dưới sản lượng

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

1

8. Hoàn thành ví dụ để lấy tháng và năm từ Pandas Datetime

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
Dates = ["2018-08-14","2019-10-17","2020-11-14","2020-05-17","2021-09-15","2021-12-14"]
Courses =["Spark","PySpark","Hadoop","Python","Pandas","Hadoop"]
df = pd.DataFrame({'InsertedDate': pd.to_datetime(Dates)},index=Courses)

# Use Datetime.strftime() Method to extract month and year
df['Year'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%Y')
df['Month'] = df['InsertedDate'].dt.strftime('%m')
print(df)

2

Phần kết luận

Trong bài viết này, bạn đã học cách trích xuất tháng và năm riêng biệt từ cột Ngày giờ của pandas bằng cách sử dụng các phương thức

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

18,

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

19,

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

40 và

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-1996', '08-05-1997', '04-28-1996', '12-16-1995']}
df = pd.DataFrame(raw_data, index = ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'])
df

41 với các ví dụ

Làm cách nào để trích xuất tháng và ngày kể từ ngày trong gấu trúc?

Làm cách nào để trích xuất tháng kể từ ngày trong Python?

Làm cách nào để trích xuất số ngày từ ngày trong Python?

Làm cách nào để trích xuất ngày từ ngày trong Python?