Pandas 入门：使用 `dt.year(month/day/hour/minute/second)` 函数抽取 DataFrame 日期数据列对应的年月日时...

最新推荐文章于 2024-09-02 07:41:22 发布
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本文介绍了Pandas如何使用`dt`属性从DataFrame的日期列中提取年、月、日、时、分、秒信息。通过示例展示如何将日期字符串转换为日期时间类型，并利用`dt.year`等函数创建新列存储时间属性。

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Pandas 入门：使用 dt.year(month/day/hour/minute/second) 函数抽取 DataFrame 日期数据列对应的年月日时分秒信息

在数据分析和处理中，时间信息是重要的一部分。Pandas 是一个 Python 数据分析库，它提供了丰富的工具来处理时间数据。本文将介绍 Pandas 中如何使用 dt.year(month/day/hour/minute/second) 函数来抽取 DataFrame 中日期数据列对应的年月日时分秒信息。

首先，我们先创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   
   
    'date': ['2023-04-23 12:34:5
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使用Pandas提取DataFrame日期数据列的年月日时分秒信息
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函数来提取DataFrame日期数据列对应的年份信息，并使用类似的方式提取月、日、时、分和秒的信息。通过上述代码，我们成功地从DataFrame的日期数据列中提取了年份、月份、日期、小时、分钟和秒的信息，并将其存储在新的列中。希望本文能够帮助你理解如何使用Pandas提取DataFrame日期数据列的年月日时分秒信息。接下来，我们将导入Pandas库并创建一个示例DataFrame，其中包含日期数据列。在Pandas中，我们可以使用。函数来提取月份、日期、小时、分钟和秒的信息。类似地，我们可以使用。
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""" name age tel 0 asfds 20 131***5254 1 asfds 14 131***5254 2 asfds 5 131***5254 3 asfds 86 131***5254 4 dfd 34 131***5254 5 df 45 131***5254 """
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