{"id":3782,"date":"2023-07-15T14:20:20","date_gmt":"2023-07-15T14:20:20","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-ottengono-il-giorno-dellanno-dalla-data\/"},"modified":"2023-07-15T14:20:20","modified_gmt":"2023-07-15T14:20:20","slug":"i-panda-ottengono-il-giorno-dellanno-dalla-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-ottengono-il-giorno-dellanno-dalla-data\/","title":{"rendered":"Panda: come ottenere il giorno dell'anno dalla data"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per ottenere il giorno dell’anno da una colonna di data in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 df[' day_of_year<\/span> '] = df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . dayofyear<\/span><\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 Questo particolare esempio crea una nuova colonna denominata day_of_year<\/strong> che contiene il giorno dell’anno del valore nella colonna della data<\/strong> .<\/span><\/span><\/p>\n
 Tieni presente che i valori day_of_year<\/strong> varieranno da 1 (1 gennaio) a 365 (31 dicembre).<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: ottieni il giorno dell’anno dalla data in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni sulle vendite totali effettuate in un negozio in date diverse:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': pd.date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2022<\/span> ', freq=' M<\/span> ', periods= 10<\/span> ),\n                   ' sales<\/span> ': [6, 8, 10, 5, 4, 8, 8, 3, 5, 14]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n         dirty date\n0 2022-01-31 6\n1 2022-02-28 8\n2 2022-03-31 10\n3 2022-04-30 5\n4 2022-05-31 4\n5 2022-06-30 8\n6 2022-07-31 8\n7 2022-08-31 3\n8 2022-09-30 5\n9 2022-10-31 14\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Correlato:<\/strong> Come creare un intervallo di date in Pandas<\/a><\/span><\/p>\n
 Possiamo utilizzare il codice seguente per creare una nuova colonna chiamata day_of_year<\/b> che contiene il giorno dell’anno dalla colonna della data<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #create new column that contains day of year in 'date' column\ndf[' day_of_year<\/span> '] = df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . dayofyear\n<\/span><\/span><\/span>\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n        date sales day_of_year\n0 2022-01-31 6 31\n1 2022-02-28 8 59\n2 2022-03-31 10 90\n3 2022-04-30 5 120\n4 2022-05-31 4 151\n5 2022-06-30 8,181\n6 2022-07-31 8,212\n7 2022-08-31 3,243\n8 2022-09-30 5,273\n9 2022-10-31 14,304<\/span><\/b><\/pre>\n
 La nuova colonna denominata day_of_year<\/b> contiene il giorno dell’anno della colonna della data<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Va notato che se si lavora con un anno bisestile, questa funzione estender\u00e0 automaticamente l’intervallo di valori possibili da 365 a 366.<\/span><\/p>\n
 Tieni inoltre presente che se la colonna con cui stai lavorando \u00e8 una colonna di tipo stringa, devi prima utilizzare pd.to_datetime()<\/strong> per convertire le stringhe in date riconoscibili:<\/span><\/p>\n
 #convert string column to datetime and calculate day of year\ndf[' day_of_year<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> ']). dt<\/span> . dayofyear<\/span><\/span>\n<\/span><\/b><\/pre>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Come aggiungere e sottrarre giorni da una data in Pandas<\/a>
 Come selezionare le righe tra due date in Pandas<\/a>
 Come creare una colonna di date da anno, mese e giorno in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione Pandas Dayofyear<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n