Pandalarda tarihten ay nasıl çıkarılır (örneklerle)

Pandalardaki bir tarihten ayı çıkarmak için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

Aşağıdaki örnekte bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Örnek: Pandalarda tarihten ayı çıkar

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım DataFrame:

 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

‘sales_date’ sütununun ayını içeren yeni bir sütun oluşturmak için aşağıdaki sözdizimini kullanabiliriz:

 #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

‘Sales_date’ sütununun yılını içeren yeni bir sütun oluşturmak için aşağıdaki sözdizimini de kullanabiliriz:

 #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’de NaN değerleri varsa bu işlevin yeni ay ve yıl sütunlarındaki karşılık gelen değerler için otomatik olarak NaN değerleri üreteceğini unutmayın.

İlgili: Pandas DataFrame’i tarihe göre sıralama

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalar: bir sütunda belirli değerin oluşumlarının nasıl sayılacağı
Pandalar: sütunu değerle eşleşen satırların dizinini alın
Pandalar: DataFrame’de eksik değerler nasıl sayılır?