Como extrair mês e ano separadamente da coluna de data e hora em Pandas
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pandas.Series.dt.year()epandas.Series.dt.month()Métodos para extrair mês e ano -
strftime()Método de extração de ano e mês -
pandas.DatetimeIndex.monthepandas.DatetimeIndex.yearpara extrair ano e mês
Podemos extrair ano e mês da coluna Datetime utilizando os métodos pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month(), respectivamente. Se os dados não estiverem no tipo Datetime, precisamos convertê-los primeiramente para Datetime. Também podemos extrair ano e mês utilizando o método pandas.DatetimeIndex.month junto com o método pandas.DatetimeIndex.year e strftime().
pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() Métodos para extrair mês e ano
Os métodos pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month()aplicados em Datetime retornam NumPy array de ano e mês respectivamente da entrada Datetime no objeto série.
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)
Resultado:
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
Entretanto, se a coluna não for do tipo Datetime, devemos primeiro converter a coluna para o tipo Datetime utilizando o método 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)
Resultado:
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
strftime() Método de extração de ano e mês
O método strftime() toma os códigos de formato como entrada e retorna uma string representando o formato específico especificado na saída. Utilizamos %Y e %m como códigos de formato para extrair ano e mês.
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)
Resultado:
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 para extrair ano e mês
Outra abordagem simples para extrair o mês e o ano da coluna Datatime é recuperando valores de atributos de ano e mês de objetos da 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)
Resultado:
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
A classe pandas.DatetimeIndex é uma imutável ndarray de dados datetime64. Ela possui atributos como ano, mês, dia, etc.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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