Come estrarre il mese dalla data in panda (con esempi)

Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per estrarre il mese da una data in panda:

 df[' month '] = pd. DatetimeIndex (df[' date_column ']). month

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa funzione nella pratica.

Esempio: estrai il mese dalla data in Pandas

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' sales_date ': ['2020-01-18', '2020-02-20', '2020-03-21'],
                   ' total_sales ': [675, 500, 575]})

#view DataFrame
print (df)

   sales_date total_sales
0 2020-01-18 675
1 2020-02-20 500
2 2020-03-21 575

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare una nuova colonna contenente il mese della colonna ‘sales_date’:

 #extract month as new column
df[' month '] = pd. DatetimeIndex (df[' sales_date ']). month

#view updated DataFrame
print (df)

	sales_date total_sales month
0 2020-01-18 675 1
1 2020-02-20 500 2
2 2020-03-21 575 3

Possiamo anche utilizzare la seguente sintassi per creare una nuova colonna contenente l’ anno della colonna ‘sales_date’:

 #extract year as new column
df[' year '] = pd. DatetimeIndex (df[' sales_date ']). year

#view updated DataFrame
print (df)

        sales_date total_sales month year
0 2020-01-18 675 1 2020
1 2020-02-20 500 2 2020
2 2020-03-21 575 3 2020

Tieni presente che se sono presenti valori NaN nel DataFrame, questa funzione produrrà automaticamente valori NaN per i valori corrispondenti nelle colonne del nuovo mese e anno.

Correlato: Come ordinare un DataFrame Pandas per data

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Panda: come contare le occorrenze di valore specifico in una colonna
Panda: ottieni l’indice delle righe la cui colonna corrisponde al valore
Panda: come contare i valori mancanti in DataFrame