{"id":2237,"date":"2023-07-23T03:12:45","date_gmt":"2023-07-23T03:12:45","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-extrahieren-den-monat-aus-dem-datum\/"},"modified":"2023-07-23T03:12:45","modified_gmt":"2023-07-23T03:12:45","slug":"pandas-extrahieren-den-monat-aus-dem-datum","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-extrahieren-den-monat-aus-dem-datum\/","title":{"rendered":"So extrahieren sie den monat aus dem datum in pandas (mit beispielen)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um den Monat aus einem Datum in Pandas zu extrahieren:<\/span><\/p>\n

 df[' month<\/span> '] = pd. DatetimeIndex<\/span> (df[' date_column<\/span> ']). month\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Extrahieren Sie den Monat aus dem Datum in Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' sales_date<\/span> ': ['2020-01-18', '2020-02-20', '2020-03-21'],\n                   ' total_sales<\/span> ': [675, 500, 575]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   sales_date total_sales\n0 2020-01-18 675\n1 2020-02-20 500\n2 2020-03-21 575\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir eine neue Spalte erstellen, die den Monat<\/strong> der Spalte \u201esales_date\u201c enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #extract month as new column\ndf[' month<\/span> '] = pd. DatetimeIndex<\/span> (df[' sales_date<\/span> ']). month\n<\/span>\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n\tsales_date total_sales month\n0 2020-01-18 675 1\n1 2020-02-20 500 2\n2 2020-03-21 575 3<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen auch die folgende Syntax verwenden, um eine neue Spalte zu erstellen, die das Jahr<\/strong> der Spalte \u201esales_date\u201c enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n
 #extract year as new column\ndf[' year<\/span> '] = pd. DatetimeIndex<\/span> (df[' sales_date<\/span> ']). year\n\n<\/span>#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n        sales_date total_sales month year\n0 2020-01-18 675 1 2020\n1 2020-02-20 500 2 2020\n2 2020-03-21 575 3 2020<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass diese Funktion automatisch NaN-Werte f\u00fcr die entsprechenden Werte in den neuen Monats- und Jahresspalten generiert, wenn im DataFrame NaN-Werte vorhanden sind.<\/span><\/p>\n
 Verwandt:<\/strong> So sortieren Sie einen Pandas DataFrame nach Datum<\/a><\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n
 Pandas: So z\u00e4hlen Sie Vorkommen eines bestimmten Werts in einer Spalte<\/a>
Pandas: Index der Zeilen abrufen, deren Spalte mit dem Wert \u00fcbereinstimmt<\/a>
 Pandas: So z\u00e4hlen Sie fehlende Werte in DataFrame<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um den Monat aus einem Datum in Pandas zu extrahieren: df[‚ month ‚] = pd. DatetimeIndex (df[‚ date_column ‚]). month Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen k\u00f6nnen. 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