Maand uit datum extraheren in panda's (met voorbeelden)

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om de maand uit een datum in panda’s te extraheren:

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

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken.

Voorbeeld: maand uit datum halen in Panda’s

Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:

 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

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om een nieuwe kolom te maken met de maand van de kolom ’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

We kunnen ook de volgende syntaxis gebruiken om een nieuwe kolom te maken met het jaar van de kolom ’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

Houd er rekening mee dat als er NaN-waarden in het DataFrame staan, deze functie automatisch NaN-waarden zal produceren voor de overeenkomstige waarden in de nieuwe maand- en jaarkolommen.

Gerelateerd: Een Pandas DataFrame sorteren op datum

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:

Panda’s: hoe u exemplaren met een specifieke waarde in een kolom kunt tellen
Panda’s: haal de index op van rijen waarvan de kolom overeenkomt met de waarde
Panda’s: ontbrekende waarden tellen in DataFrame