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python pandas从日期时间提取年份— df ['year'] = df ['date']year不起作用

如何解决python pandas从日期时间提取年份— df ['year'] = df ['date']year不起作用

如果您运行的是熊猫的最新版本,则可以使用datetime属性dt访问datetime组件:

In [6]:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['year'], df['month'] = df['date'].dt.year, df['date'].dt.month
df
Out[6]:
        date  Count  year  month
0 2010-06-30    525  2010      6
1 2010-07-30    136  2010      7
2 2010-08-31    125  2010      8
3 2010-09-30     84  2010      9
4 2010-10-29   4469  2010     10

看起来您正在运行的是较早版本的熊猫,在这种情况下,以下方法将起作用:

In [18]:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['year'], df['month'] = df['date'].apply(lambda x: x.year), df['date'].apply(lambda x: x.month)
df
Out[18]:
        date  Count  year  month
0 2010-06-30    525  2010      6
1 2010-07-30    136  2010      7
2 2010-08-31    125  2010      8
3 2010-09-30     84  2010      9
4 2010-10-29   4469  2010     10

关于为什么它没有将其解析为日期时间,read_csv您需要传递列的顺序位置([0]),因为当True它尝试解析列时,[1,2,3]请参见文档

In [20]:

t="""date   Count
6/30/2010   525
7/30/2010   136
8/31/2010   125
9/30/2010   84
10/29/2010  4469"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), sep='\s+', parse_dates=[0])
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 2 columns):
date     5 non-null datetime64[ns]
Count    5 non-null int64
dtypes: datetime64[ns](1), int64(1)
memory usage: 120.0 bytes

因此,如果您将参数传递parse_dates=[0]给,read_csvto_datetime加载后无需再调用“日期”列。

解决方法

抱歉,这个问题似乎是重复性的-我希望答案会让我感觉像骨头一样……但是我对使用类似问题的答案感到不满意。

我正在通过导入数据read_csv,但是由于某种原因(我无法弄清楚),我无法从数据框系列中提取年或月df['date']

date    Count
6/30/2010   525
7/30/2010   136
8/31/2010   125
9/30/2010   84
10/29/2010  4469

df = pd.read_csv('sample_data.csv',parse_dates=True)

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df['year'] = df['date'].year
df['month'] = df['date'].month

但这返回:

AttributeError:“系列”对象没有属性“年份”

提前致谢。

更新:

df = pd.read_csv('sample_data.csv',parse_dates=True)

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month

这将生成相同的“ AttributeError:“ Series”对象没有属性“ dt””

跟进:

我将Spyder 2.3.1与64位Python 3.4.1配合使用,但是无法将熊猫更新为较新的版本(当前为0.14.1)。以下每个都会生成无效的语法错误:

conda update pandas



conda install pandas==0.15.2



conda install -f pandas

有任何想法吗?

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