pandas在Series中的时间日期（datetime64）类型怎么取出年月日并进行判断。

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本文介绍如何使用Pandas库处理日期时间数据，包括读取包含日期时间字段的CSV文件，并利用dt属性筛选特定年份的数据。同时，展示了如何通过str属性进行字符串数据处理。

在Series中通过dt就可以获得其日期属性

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('ahdy-2019-03-04-data.csv', sep=',', parse_dates=['发布时间'])
print(df.shape)
print(df.columns)
print(df.dtypes)
df = df.loc[df['发布时间'].dt.year == 2019]
print(df['发布时间'])

这是其他几个可能用到的，比如变成字符串就是.str,比如我们想通过字符串的长度筛选数据就可以通过str.len() == xx

pd = pd[pd['sid'].str.len() == 18]

    str = CachedAccessor("str", StringMethods)
    dt = CachedAccessor("dt", CombinedDatetimelikeProperties)
    cat = CachedAccessor("cat", CategoricalAccessor)
    plot = CachedAccessor("plot", gfx.SeriesPlotMethods)
    sparse = CachedAccessor("sparse", SparseAccessor)