使用 Pandas Numpy Python 从开始和结束年份过滤数据时间集答案

【问题标题】：Filtering a datatime set from the starting and ending year with Pandas Numpy Python使用 Pandas Numpy Python 从开始和结束年份过滤数据时间集
【发布时间】：2021-11-09 00:35:38
【问题描述】：

我将如何编写代码来启用dates 中的起始年份和结束年份。我想使用 pandas 或 numpy 来显示开始和结束年份。

import numpy as np 
import pandas as pd 

dates = ['2017-09-01 00:00:00', '2017-10-01 00:00:00', '2017-11-01 00:00:00', '2017-11-01 00:00:00', '2017-11-01 00:00:00', '2017-12-01 00:00:00', '2018-01-01 00:00:00', '2018-02-01 00:00:00', '2018-03-01 00:00:00', '2018-04-01 00:00:00', '2018-05-01 00:00:00', '2018-06-01 00:00:00', '2018-07-01 00:00:00', '2018-08-01 00:00:00', '2018-09-01 00:00:00', '2018-10-01 00:00:00', '2018-11-01 00:00:00', '2018-12-01 00:00:00', '2018-12-01 00:00:00', '2019-01-01 00:00:00']

预期输出：

Starting year: 2017
Ending year: 2019

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas numpy datetime

【解决方案1】：

在你的情况下，让我们做

pd.Series(pd.to_datetime(dates)).dt.year.agg(StartYear = 'min', EndYear = 'max')
Out[245]: 
StartYear    2017
EndYear      2019
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种解决方案：

mn, mx = (m := pd.to_datetime(dates)).min(), m.max()
print(f"Starting year: {mn.year}\nEnding year: {mx.year}")

打印：

Starting year: 2017
Ending year: 2019

【讨论】：