方法一:使用Python的内置函数Python的内置函数datetime可以帮助我们从日期中提取年份和月份。首先,我们需要将Pandas的日期列转换为datetime对象,然后使用year和month属性来提取年份和月份。 import pandas as pd from datetime import datetime # 假设我们有一个包含日期的Pandas Data
from datetime import datetime # 定义日期转换函数 def Transform_date(str_date): # 要求是 year-month-day 格式的日期,也可根据具体数据做调整 date = datetime.strptime(str_date, '%Y-%m-%d') return date # 应用上面定义的日期转换函数进行类型转换 Table['成立日期'] = Table['成立日期'].apply(Trans...
datetime:日期时间对象,常用的属性有year,month,day,minute,second,mincrosecond date:日期对象,常用的属性有year,month,day time:时间对象,常用的属性有hour,minute,second,mincrosecond timedelta:时间间隔,即两个时间点之间的长度 2、基础功能 from datetime import datetime, timedelta # (1)当前时间 a = datetim...
datetime.time(10, 30) datetime.time(11, 0) datetime.time(11, 30) datetime.time(12, 0) datetime.time(12, 30) datetime.time(13, 0) datetime.time(13, 30) datetime.time(14, 0) datetime.time(14, 30) datetime.time(15, 0) datetime.time(15, 30) datetime.time(16, 0) datetime.time(...
.day:时间戳中的天,相当于是本月第几天;类似的属性还有year /month /hour/ minute/ second/ nanosecond /microsecond; .daysinmonth:本月有多少天,如8月是31天,平年的2月是28天,也可以写做daysinmonth;和day属性不一样。 .asm8:把时间戳转成numpy里的datetime64格式; ...
Python 最基础的日期和时间处理包就是datetime。如果加上第三方的dateutil模块,你就能迅速的对日期和时间进行许多有用的操作了。例如,你可以手动创建一个datetime对象: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from datetimeimportdatetimedatetime(year=2015,month=7,day=4) ...
from datetime import datetime #数据类型为datetime print(datetime.now()) pandas也提供了一系列处理时间的方法,下面我们对pandas时间处理进行介绍。 创建时间戳 TimeStamp(时间戳) 是时间序列中的最基本的数据类型,它将数值与时间点完美结合在一起。Pandas 使用下列方法创建时间戳: ...
●pd.to_datetime(df['date_str']):使用to_datetime函数将日期字符串列转换为datetime类型,并创建新的列。 ●df['datetime'].dt.year:使用dt属性提取datetime列的年份。 ●df['datetime'].dt.month:提取datetime列的月份。 ●df['datetime'].dt.day:提取datetime列的日期。
df['year'] = pd.to_datetime(df['year']) 智能推荐python日期处理 datetime ---1.单个str转datetime,用strptime(字符串,格式) 案例:将字符串‘2020-05-03’转换为日期格式 ---2.series整体实现str转datetime,用map。其实还有个更好用的办法,pd.to_datetime(),我更喜欢这种方式。 案例: ---3.计算距...
df['date'] = df['datetime'].dt.date #转化提取年-月-日 df['year'] =df['datetime'].dt.year.fillna(0).astype("int") #转化提取年 , #如果有NaN元素则默认转化float64型,要转换数据类型则需要先填充空值,在做数据类型转换 df['month'] = df['datetime'].dt.month.fillna(0).astype("int"...