पांडा: वर्ष, माह और दिन से एक दिनांक कॉलम बनाएं

आप पांडा डेटाफ़्रेम में वर्ष, माह और दिन कॉलम से दिनांक कॉलम बनाने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

 df[' date '] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day ))

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा में वर्ष, माह और दिन से एक दिनांक कॉलम बनाएं

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम हैं जो किसी कंपनी द्वारा विभिन्न तिथियों पर की गई बिक्री को दर्शाते हैं:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' year ': [2021, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022],
                   ' month ': [7, 1, 1, 2, 5, 10, 11, 12],
                   ' day ': [4, 15, 25, 27, 27, 24, 10, 18],
                   ' sales ': [140, 200, 250, 180, 130, 87, 90, 95]})

#view DataFrame
print (df)

   year month day sales
0 2021 7 4 140
1 2022 1 15 200
2 2022 1 25 250
3 2022 2 27 180
4 2022 5 27 130
5 2022 10 24 87
6 2022 11 10 90
7 2022 12 18 95

हम दिनांक नामक एक नया कॉलम बनाने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं जो प्रत्येक पंक्ति के लिए दिनांक बनाने के लिए डेटाफ़्रेम में वर्ष , माह और दिन कॉलम के मानों को जोड़ता है:

 #create date columns from year, month, and day columns
df[' date '] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day ))

#view updated DataFrame
print (df)

   year month day sales date
0 2021 7 4 140 2021-07-04
1 2022 1 15 200 2022-01-15
2 2022 1 25 250 2022-01-25
3 2022 2 27 180 2022-02-27
4 2022 5 27 130 2022-05-27
5 2022 10 24 87 2022-10-24
6 2022 11 10 90 2022-11-10
7 2022 12 18 95 2022-12-18

ध्यान दें कि दिनांक कॉलम में प्रत्येक पंक्ति में वर्ष , माह और दिन कॉलम के मानों के आधार पर दिनांक मान होते हैं।

यदि हम डेटाफ़्रेम में प्रत्येक कॉलम के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए df.info() का उपयोग करते हैं, तो हम देख सकते हैं कि नए दिनांक कॉलम में datetime64 डेटा प्रकार है:

 #display information about each column in DataFrame
df. info ()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8 entries, 0 to 7
Data columns (total 5 columns):
 # Column Non-Null Count Dtype         
--- ------ -------------- -----         
 0 year 8 non-null int64         
 1 month 8 non-null int64         
 2 day 8 non-null int64         
 3 dirty 8 non-null int64         
 4 date 8 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1), int64(4)
memory usage: 388.0 bytes

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पंडों में किसी तारीख से दिन कैसे जोड़ें और घटाएँ
पांडा में दो तिथियों के बीच पंक्तियों का चयन कैसे करें
पांडा में दो तिथियों के बीच अंतर की गणना कैसे करें