Pandas实战100例 | 案例 54: 日期时间运算
案例 54: 日期时间运算
知识点讲解
当处理带有 datetime 类型数据的 DataFrame 时,Pandas 提供了多种方法来提取和计算日期时间组件。这包括提取年份、月份、日期、星期几以及小时等。
- 提取日期时间组件: 使用
.dt访问器,可以从 datetime 类型的列中提取各种日期时间组件。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果,用于案例 54# 示例数据
data_datetime_operations = {'DateTime': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D')
}
df_datetime_operations = pd.DataFrame(data_datetime_operations)# 日期时间运算
df_datetime_operations['Year'] = df_datetime_operations['DateTime'].dt.year
df_datetime_operations['Month'] = df_datetime_operations['DateTime'].dt.month
df_datetime_operations['Day'] = df_datetime_operations['DateTime'].dt.day
df_datetime_operations['Weekday'] = df_datetime_operations['DateTime'].dt.weekday
df_datetime_operations['Hour'] = df_datetime_operations['DateTime'].dt.hourdf_datetime_operations
在这个示例中,我们从 DateTime 列中提取了年份、月份、日期、星期几和小时。
示例代码运行结果
DateTime Year Month Day Weekday Hour
0 2023-01-01 2023 1 1 6 0
1 2023-01-02 2023 1 2 0 0
2 2023-01-03 2023 1 3 1 0
3 2023-01-04 2023 1 4 2 0
4 2023-01-05 2023 1 5 3 0
这个结果展示了如何提取 datetime 列中的不同组件。日期时间运算在时间序列分析和数据处理中非常重要。
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