从熊猫-Python日期开始获取月份和年份
【熊猫】 是 Python 中最强大的库之一，用于高性能和计算速度。它基本上是一个开源的 BSD 许可的 Python 库。通常，它用于探索性数据分析、机器学习、数据科学中的数据可视化等等。它具有非常动态且易于理解的语法，这使得用户的工作变得更加容易，并促进了开发人员的创新(因为 pandas 是一个开源库)。
现在让我们从安装熊猫开始。以下是在 Linux、windows 或 mac 上安装 pandas 时直接使用的命令:
pip install pandas
要在Python环境中安装熊猫，请使用:
conda install pandas
现在让我们在编程环境中加载熊猫库。
import pandas as pd
关于熊猫的月份和日期，这是探索性数据分析的一部分。假设我们想从日期开始只访问月、日或年，我们通常使用熊猫。
方法 1: 使用 DatetimeIndex.month 属性查找月份，使用 DatetimeIndex.year 属性查找日期中出现的年份。
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['Date Attribute']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['Date Attribute']).month
这里的“df”是熊猫数据框的对象，熊猫可以被调用为“pd”(作为导入)，“DatatimeIndex()”是熊猫中的一个函数，用于引用数据集的日期属性，“date attribute”是数据集中的日期列(它可以是任何东西，并且因数据集而异)，“year”和“month”分别是指年和月的属性。 现在我们来看一个例子:
代码:
Python 3
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary of string key and list value
raw_data = {'name': ['Rutuja', 'Neeraj',
'Renna', 'Pratik'],
'age': [20, 19, 22, 21],
'favorite_color': ['blue', 'red',
'yellow', "green"],
'grade': [88, 92, 95, 70],
'birth_date': ['01-02-2000', '08-05-1997',
'04-28-1996', '12-16-1995']}
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(raw_data,
index = ['Rutuja', 'Neeraj',
'Renna', 'Pratik'])
# get year from the corresponding
# birth_date column value
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['birth_date']).year
# get month from the corresponding
# birth_date column value
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['birth_date']).month
# Show the dataframe
# by default 5 rows from top
df.head()
输出:
因此，在输出中可以清楚地看到，数据集的最后两列是附加的，我们使用熊猫分别存储了月份和日期。
方法 2: 使用 datetime.month 属性查找月份，使用 datetime.year 属性查找日期中出现的年份。
df['year'] = df['Date Attribute'].dt.year
df['month'] = df['Date Attribute'].dt.month
这里的“df”是熊猫数据框的对象，熊猫可作为“pd”(导入时)调用，datetime 可作为“dt”(导入时)调用。“日期属性”是数据集中的日期列(它可以是任何东西，因数据集而异)，“年”和“月”分别是指年和月的属性。 我们现在来看例子:
代码:
Python 3
# import required library
import pandas as pd
import datetime as dt
# dictionary of string as key
# and list as a value
raw_data = {'Leaders': ['Mahatma Gandhi', 'Jawaharlal Nehru',
'Atal Bihari Vajpayee', 'Rabindranath Tagore'],
'birth_date': ['10-02-1869', '11-14-1889',
'12-25-1924', '05-07-1861']}
# create a dataframe object
df = pd.DataFrame(raw_data,
index = ['Mahatma Gandhi', 'Jawaharlal Nehru',
'Atal Bihari Vajpayee',
'Rabindranath Tagore'])
# get a year from corresponding
# birth_date column value
df['year'] = df['birth_date'].dt.year
# get a month from corresponding
# birth_date column value
df['month'] = df['birth_date'].dt.month
# show the dataframe
# by default first 5 rows
# from top
df.head()
输出:
因此，在输出中，可以清楚地看到，数据集的最后两列是附加的，我们使用熊猫分别存储了月份和日期。
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