Pandas で日付から月を抽出する方法 (例あり)

次の基本構文を使用して、pandas の日付から月を抽出できます。

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

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例: Pandas の日付から月を抽出する

次のパンダ データフレームがあるとします。

 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

次の構文を使用して、「sales_date」列の月を含む新しい列を作成できます。

 #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

次の構文を使用して、「sales_date」列の年を含む新しい列を作成することもできます。

 #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

DataFrame に NaN 値がある場合、この関数は新しい月と年の列の対応する値に対して NaN 値を自動的に生成することに注意してください。

関連: Pandas DataFrame を日付で並べ替える方法

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダ: 列内の特定の値の出現を数える方法
Pandas: 列が値と一致する行のインデックスを取得します
パンダ: DataFrame の欠損値を数える方法