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.hour

df_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。