我有一个数据框架,df,有以下列:

df['ArrivalDate'] =
...
936   2012-12-31
938   2012-12-29
965   2012-12-31
966   2012-12-31
967   2012-12-31
968   2012-12-31
969   2012-12-31
970   2012-12-29
971   2012-12-31
972   2012-12-29
973   2012-12-29
...

列的元素是pandas. tslip . timestamp。

我想只包括年份和月份。我以为会有简单的方法,但我想不出来。

以下是我的尝试:

df['ArrivalDate'].resample('M', how = 'mean')

我得到了以下错误:

Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex 

然后我试着:

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

我得到了以下错误:

'Timestamp' object has no attribute '__getitem__' 

有什么建议吗?

编辑:我有点明白了。

df.index = df['ArrivalDate']

然后,我可以使用索引重新采样另一列。

但是我仍然想要一个重新配置整个列的方法。什么好主意吗?


当前回答

然后我试着:

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

我认为这里正确的输入应该是字符串。

df['ArrivalDate'].astype(str).apply(lambda(x):x[:-2])

其他回答

df['date_column']必须是日期时间格式。

df['month_year'] = df['date_column'].dt.to_period('M')

对于不同的采样间隔,您也可以使用D表示日,2M表示2个月等,如果有带时间戳的时间序列数据,我们可以采用粒度采样间隔,例如45Min表示45分钟,15Min表示15分钟采样等。

提取年份say from ['2018-03-04']

df['Year'] = pd.DatetimeIndex(df['date']).year  

df['Year']创建一个新列。而如果你想提取月份,只需使用.month

在不使用apply方法的情况下,有两个步骤来提取所有数据帧的年份。

Step1

将列转换为datetime:

df['ArrivalDate']=pd.to_datetime(df['ArrivalDate'], format='%Y-%m-%d')

步骤2

使用DatetimeIndex()方法提取年份或月份

 pd.DatetimeIndex(df['ArrivalDate']).year

单行:添加带有“年-月”对的列: (“pd。To_datetime '在操作之前首先将列dtype更改为date-time)

df['yyyy-mm'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%Y-%m')

因此,对于额外的“年”或“月”列:

df['yyyy'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%Y')
df['mm'] = pd.to_datetime(df['ArrivalDate']).dt.strftime('%m')
df['year_month']=df.datetime_column.apply(lambda x: str(x)[:7])

这对我来说工作得很好,不认为熊猫会将结果字符串日期解释为日期,但当我做图时,它非常清楚我的议程和字符串year_month的顺序…一定要爱熊猫!