Как извлечь месяц из даты в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для извлечения месяца из даты в pandas:

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

В следующем примере показано, как использовать эту функцию на практике.

Пример: извлечь месяц из даты в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame 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

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы создать новый столбец, содержащий месяц столбца «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

Мы также можем использовать следующий синтаксис для создания нового столбца, содержащего год столбца «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

Обратите внимание: если в DataFrame есть значения NaN, эта функция автоматически создаст значения NaN для соответствующих значений в новых столбцах месяца и года.

Связанный: Как отсортировать DataFrame Pandas по дате

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Pandas: как подсчитать появление определенного значения в столбце
Pandas: получить индекс строк, столбец которых соответствует значению
Pandas: Как подсчитать пропущенные значения в DataFrame