蟒蛇熊猫时间序列年提取

Question

我有一个包含时间戳的DF:

0     2005-08-31 16:39:40
1     2005-12-28 16:00:34
2     2005-10-21 17:52:10
3     2014-01-28 12:23:15
4     2014-01-28 12:23:15
5     2011-02-04 18:32:34
6     2011-02-04 18:32:34
7     2011-02-04 18:32:34

我想从每个时间戳中提取年份,在DF中创建如下所示的附加列:

0     2005-08-31 16:39:40 2005
1     2005-12-28 16:00:34 2005
2     2005-10-21 17:52:10 2005
3     2014-01-28 12:23:15 2014
4     2014-01-28 12:23:15 2014
5     2011-02-04 18:32:34 2011
6     2011-02-04 18:32:34 2011
7     2011-02-04 18:32:34 2011

显然,我可以查看所有DF条目,删除日期的前4个字符.哪个很慢.我想知道是否有一种快速的python方式来做到这一点.我看到可以通过DF = pd.to_datetime(DF,'%Y-%m-%d%H:%M:%S')将列转换为日期时间格式,但是当我尝试然后应用datetime时. datetime.year(DF)它不起作用.我还需要将时间戳解析为几个月和几年的组合等等......请帮助.谢谢.

Answer 1

无需为每一行应用函数,您可以调用新的datetime属性来访问year属性:

In [35]:

df1['year'] = df1['timestamp'].dt.year
df1
Out[35]:
            timestamp  year
0 2005-08-31 16:39:40  2005
1 2005-12-28 16:00:34  2005
2 2005-10-21 17:52:10  2005
3 2014-01-28 12:23:15  2014
4 2014-01-28 12:23:15  2014
5 2011-02-04 18:32:34  2011
6 2011-02-04 18:32:34  2011
7 2011-02-04 18:32:34  2011

如果您的时间戳是str,那么您可以使用pd.to_dateime以下命令转换为datetime64 :

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

您可以使用dt如上所述访问月份和其他属性.

对于之前的版本,0.15.0您可以执行以下操作:

df1['year'] = df1['timestamp'].apply(lambda x: x.year)