Panda's: maak een datumkolom van jaar, maand en dag
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een datumkolom te maken op basis van de kolommen jaar, maand en dag in een Panda DataFrame:
df[' date '] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day ))
Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.
Voorbeeld: Maak een datumkolom van jaar, maand en dag in Pandas
Laten we zeggen dat we de volgende panda’s DataFrame hebben die de verkopen van een bedrijf op verschillende data weergeven:
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
We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om een nieuwe kolom te maken met de naam date , waarin de waarden van de kolommen year , month en day in het DataFrame worden gecombineerd om een datum voor elke rij te maken:
#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
Houd er rekening mee dat de datumkolom datumwaarden bevat op basis van de waarden in de kolommen year , month en day in elke rij.
Als we df.info() gebruiken om informatie over elke kolom in het DataFrame te krijgen, kunnen we zien dat de nieuwe datumkolom een datetime64- gegevenstype heeft:
#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
Aanvullende bronnen
In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:
Dagen optellen en aftrekken van een datum in Pandas
Hoe rijen tussen twee datums in Pandas te selecteren
Hoe het verschil tussen twee datums in panda’s te berekenen