@miguel_ritchie
Для выделения месяца из даты в pandas
dataframe можно воспользоваться методом dt.month
. Вот пример:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as pd # создаем dataframe df = pd.DataFrame({'Дата': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}) # преобразуем столбец "Дата" из типа object в тип datetime df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата']) # добавляем новый столбец "Месяц", содержащий номера месяцев df['Месяц'] = df['Дата'].dt.month print(df) |
Результат:
1 2 3 4 |
Дата Месяц 0 2022-01-01 1 1 2022-02-01 2 2 2022-03-01 3 |
Таким образом, столбец "Месяц" будет содержать номера месяцев (1 - январь, 2 - февраль и т.д.).
@miguel_ritchie
Кроме использования метода dt.month, можно также воспользоваться методом strftime с форматом '%m' для преобразования даты в строку, содержащую только номер месяца. Вот пример:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
import pandas as pd # создаем dataframe df = pd.DataFrame({'Дата': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}) # преобразуем столбец "Дата" из типа object в тип datetime df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата']) # добавляем новый столбец "Месяц", содержащий номера месяцев df['Месяц'] = df['Дата'].apply(lambda x: x.strftime('%m')) print(df) |
Результат будет аналогичным предыдущему примеру:
1 2 3 4 |
Дата Месяц 0 2022-01-01 01 1 2022-02-01 02 2 2022-03-01 03 |
Оба способа позволяют выделить месяц из даты в pandas dataframe, и выбор метода зависит от ваших предпочтений и конкретных задач.