Como extrair mês da data em pandas (com exemplos)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para extrair o mês de uma data no pandas:

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

O exemplo a seguir mostra como usar esta função na prática.

Exemplo: extrair mês da data no Pandas

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar a seguinte sintaxe para criar uma nova coluna contendo o mês da coluna ‘data_vendas’:

 #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

Também podemos usar a seguinte sintaxe para criar uma nova coluna contendo o ano da coluna ‘data_vendas’:

 #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

Observe que se houver valores NaN no DataFrame, esta função produzirá automaticamente valores NaN para os valores correspondentes nas novas colunas de mês e ano.

Relacionado: Como classificar um DataFrame do Pandas por data

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: como contar ocorrências de valores específicos em uma coluna
Pandas: obtém o índice de linhas cuja coluna corresponde ao valor
Pandas: Como contar valores ausentes no DataFrame