当 datetime 对象中没有年份时，在 Pandas 数据框中按月分组

【问题标题】：Group by month in a Pandas dataframe when there is no year in the datetime object当 datetime 对象中没有年份时，在 Pandas 数据框中按月分组
【发布时间】：2021-09-12 00:13:02
【问题描述】：

我有一个带有 date_time 字段（对象）的大型数据集，格式如下：01/01 01:00:00（月/日时：分：秒）。没有年份。我希望能够在 Pandas 数据框中按月对数据集进行分组。

无论我尝试什么，我都会收到错误，例如“在位置 3 解析日期时间字符串“01/01 01:00:00”时出错”或越界错误。我在这里有点新手。我怀疑这是日期时间格式问题，因为没有年份...但我无法弄清楚。

【问题讨论】：

能否将列转换为字符串，然后将年份添加到列中？
是同一年还是需要将年份从 12/31 增加到 1/1 ？

标签： python pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

如果你没有一年，你就没有真正的约会。但是你仍然可以按月分组，把它当作一个字符串！

类似的东西应该可以工作：

# create a month string column, called month_str 
# the lambda function just turns the col with the yearless 'dates' into a str 
#    and takes only the first two characters
df['month_str'] = df['datetime'].apply(lambda x: str(x)[0:2])
df.groupby('month_str')

【讨论】：

或：df.groupby(df['date_time'].str[:2])
get_monthly["Month"] = get_monthly["Date_Time"].apply(lambda x: str(x)[0:3]) 这行得通！感谢您的建议。