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python pandas从日期时间: df ['year' ] = df ['date' ].中提取年份不起作用

coder 2023-05-21 原文

我通过 read_csv 导入了一个数据帧，但由于某种原因无法从 df['date'] 系列中提取年份或月份，尝试给出 AttributeError: 'Series' 对象没有属性 'year':

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

更新: 当我在我的 Pandas 版本 0.14.1 上尝试使用 df['date'].dt 的解决方案时，我得到“AttributeError: 'Series' object has no attribute 'dt'”:

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

对于这个看似重复的问题，我感到很抱歉 - 我希望这个答案会让我觉得自己像个傻瓜......但我没有运气使用 SO 上类似问题的答案。

跟进:我似乎无法在我的 Anaconda 环境中将我的 pandas 0.14.1 更新到较新的版本，以下每次尝试都会产生无效的语法错误。我正在使用 Python 3.4.1 64 位。

conda update pandas

conda install pandas==0.15.2

conda install -f pandas

有什么想法吗？

最佳答案

如果您运行的是最新版本的 pandas，那么您可以使用 datetime 属性 dt访问日期时间组件:

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

编辑

看起来您正在运行旧版本的 pandas，在这种情况下，以下方法可以工作:

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 read_csv 中的日期时间，您需要传递列的序数位置 ([0])，因为当 True 它尝试解析列 [1,2,3] 参见 docs 

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 parse_dates=[0] 传递给 read_csv，则无需在“日期”调用 to_datetime ' 加载后的列。

关于python pandas从日期时间: df ['year' ] = df ['date' ].中提取年份不起作用，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/30405413/

amp39code2010pythondatetimepandasextractdataframe

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