Estrai mese e anno separatamente dalla colonna Datetime in Pandas
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Metodi
pandas.Series.dt.year()epandas.Series.dt.month()per estrarre mese e anno -
Metodo
strftime()per estrarre anno e mese -
pandas.DatetimeIndex.monthepandas.DatetimeIndex.yearper estrarre anno e mese
Potremmo estrarre anno e mese dalla colonna Datetime usando i metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() rispettivamente. Se i dati non sono nel tipo Datetime, dobbiamo prima convertirli in Datetime. Possiamo anche estrarre anno e mese usando pandas.DatetimeIndex.month insieme ai metodi pandas.DatetimeIndex.year e strftime().
Metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() per estrarre mese e anno
I metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() applicati al tipo Datetime restituiscono l’array NumPy dell’anno e del mese rispettivamente della voce Datetime nell’oggetto serie.
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"]
employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"]
df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)
df["Year"] = df["Joined date"].dt.year
df["Month"] = df["Joined date"].dt.month
print(df)
Produzione:
Joined date Year Month
Hisila 2019-11-20 2019 11
Shristi 2020-01-02 2020 1
Zeppy 2020-02-05 2020 2
Alina 2020-03-10 2020 3
Jerry 2020-04-16 2020 4
Tuttavia, se la colonna non è di tipo Datetime, dobbiamo prima convertire la colonna in tipo Datetime utilizzando il metodo to_datetime().
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
list_of_dates = ["11/20/2019", "01/02/2020", "02/05/2020", "03/10/2020", "04/16/2020"]
employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"]
df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)
df["Joined date"] = pd.to_datetime(df["Joined date"])
df["Year"] = df["Joined date"].dt.year
df["Month"] = df["Joined date"].dt.month
print(df)
Produzione:
Joined date Year Month
Hisila 2019-11-20 2019 11
Shristi 2020-01-02 2020 1
Zeppy 2020-02-05 2020 2
Alina 2020-03-10 2020 3
Jerry 2020-04-16 2020 4
Metodo strftime() per estrarre anno e mese
Il metodo strftime() accetta Datetime come input i codici di formato e restituisce una stringa che rappresenta il formato specifico specificato nell’output. Usiamo %Y e %m come codici di formato per estrarre anno e mese.
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"]
employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"]
df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)
df["year"] = df["Joined date"].dt.strftime("%Y")
df["month"] = df["Joined date"].dt.strftime("%m")
print(df)
Produzione:
Joined date year month
Hisila 2019-11-20 2019 11
Shristi 2020-01-02 2020 01
Zeppy 2020-02-05 2020 02
Alina 2020-03-10 2020 03
Jerry 2020-04-16 2020 04
pandas.DatetimeIndex.month e pandas.DatetimeIndex.year per estrarre anno e mese
Un altro semplice approccio per estrarre il mese e l’anno dalla colonna Datetime consiste nel recuperare i valori degli attributi anno e mese degli oggetti della classe pandas.DatetimeIndex.
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
list_of_dates = ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05", "2020-03-10", "2020-04-16"]
employees = ["Hisila", "Shristi", "Zeppy", "Alina", "Jerry"]
df = pd.DataFrame({"Joined date": pd.to_datetime(list_of_dates)}, index=employees)
df["year"] = pd.DatetimeIndex(df["Joined date"]).year
df["month"] = pd.DatetimeIndex(df["Joined date"]).month
print(df)
Produzione:
Joined date Year Month
Hisila 2019-11-20 2019 11
Shristi 2020-01-02 2020 1
Zeppy 2020-02-05 2020 2
Alina 2020-03-10 2020 3
Jerry 2020-04-16 2020 4
La classe pandas.DatetimeIndex è un ndarray immutabile di dati datetime64. Ha attributi come year, month, day e così via.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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