Как выделить месяц из даты pandas: простое руководство с использованием эмодзи

Чтобы выделить месяц из даты в Pandas, вы можете использовать метод .dt.month для серии или столбца дат:

import pandas as pd

# Создание серии с датами
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'])

# Преобразование в тип данных даты
dates = pd.to_datetime(dates)

# Извлечение месяца
months = dates.dt.month

print(months)

Метод .dt.month возвращает целочисленные значения месяца для каждой даты в серии или столбце.

Как выделить месяц из даты в Pandas

В анализе данных, особенно при работе с временными рядами, важно уметь извлекать различные компоненты из даты, такие как год, месяц, день и так далее. В Pandas, библиотеке Python для анализа данных, есть много способов выделить месяц из даты. В этой статье мы рассмотрим несколько из них.

1. Использование метода dt.month

Первый способ - это использование метода dt.month. Он применяется к столбцу с датой и возвращает только месяц для каждого элемента.

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame с колонкой 'Дата'
data = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# Извлекаем месяц из колонки 'Дата'
df['Месяц'] = df['Дата'].dt.month
    

В результате получаем новый столбец 'Месяц', содержащий числовое представление месяца для каждой даты:

         Дата       | Месяц
    ----------------------
    2022-01-01 |   1
    2022-02-01 |   2
    2022-03-01 |   3
    

2. Использование метода dt.strftime

Второй способ - это использование метода dt.strftime, который позволяет форматировать дату в заданном формате. Для выделения только месяца мы можем использовать форматирование '%m'.

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame с колонкой 'Дата'
data = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# Извлекаем месяц из колонки 'Дата' с помощью форматирования
df['Месяц'] = df['Дата'].dt.strftime('%m')
    

Результат будет содержать строковое представление месяца:

         Дата       | Месяц
    ----------------------
    2022-01-01 |   01
    2022-02-01 |   02
    2022-03-01 |   03
    

3. Использование атрибута dt.month_name

Третий способ - это использование атрибута dt.month_name, который возвращает название месяца.

import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame с колонкой 'Дата'
data = {'Дата': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# Извлекаем название месяца из колонки 'Дата'
df['Месяц'] = df['Дата'].dt.month_name()
    

Вы получите новый столбец 'Месяц', содержащий название месяца для каждой даты:

         Дата       |  Месяц
    -------------------------
    2022-01-01 |  Январь
    2022-02-01 |  Февраль
    2022-03-01 |  Март
    

Заключение

Мы рассмотрели три способа выделения месяца из даты в Pandas. Используя метод dt.month, метод dt.strftime и атрибут dt.month_name, вы можете легко извлечь месяц из даты в нужном формате. При работе с аналитикой или предсказанием временных рядов, эти методы будут полезными.