从 pandas DataFrame 中的日期时间列中提取月份

Question

我有一个从 Excel 读取的 DataFrame，其中包含 DateTime 类型的列之一。

sales_data=pandas.read_excel(r'Sample Sales Data.xlsx')

我能够使用 str.extract/lambda 函数从其他列中提取子字符串。但我无法处理“订单日期”列

该命令sales_data['Order Date']给出以下输出

正如其他StackOverflow问题中所建议的那样，我尝试过

sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.str.slice())

我收到错误： AttributeError: 'datetime.datetime' object has no attribute 'str' 要检查订单日期列的类型，我尝试了

sales_data['Order Date'].apply(lambda x:type(x))

我得到了 datetime.datetime 类型 但是当我尝试日期时间操作时

sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.strftime("m"))

我收到错误： AttributeError: 'int' object has no attribute 'strftime' 我收到了类似的命令错误

sales_data['Order Date'].apply(lambda x:x.dt.month)

请建议一种方法，将日期时间对象中的月份提取到另一列中，而无需迭代数据帧。我无法对此列使用 datetime 或 int 函数，因为它同时充当 datetime 和 int 列。

Answer 1

使用dt访问器：

sales_data=pandas.read_excel(r'Sample Sales Data.xlsx', parse_dates=['Order Date'])
sales_data['Order Date'].dt.month

假设这个数据框：

>>> sales_data
            Order Date
0  2016-01-01 00:00:00
1  2016-03-28 22:00:00

>>> sales_data['month'] = sales_data['Order Date'].dt.month
>>> sales_data
           Order Date  month
0 2016-01-01 00:00:00      1
1 2016-03-28 22:00:00      3