从 pandas (python) DataFrame 对象中提取小时、日期和月份答案

【问题标题】：Extracting hour, date and month from a pandas (python) DataFrame object从 pandas (python) DataFrame 对象中提取小时、日期和月份
【发布时间】：2015-01-18 11:45:40
【问题描述】：

使用 pandas DataFrame df:

         x                   y
0   29-04-2014 07:40:52     07:40:52
1   29-04-2014 07:59:25     07:15:00
2                NaN             NaN
3   29-04-2014 08:16:12     07:45:00
4   09-05-2014 08:19:14     07:30:00
5   23-04-2014 08:27:16     08:30:00
6   29-04-2014 08:37:16     07:00:00
7                NaN             NaN
8   29-04-2014 08:41:16     07:30:00
9   25-03-2014 08:42:16     07:30:00

其中列x 包含Date-Month-Year Hour:Minute:Second 和y 存储Hour:Minute:Second，如何仅提取：

x 列的日期 [29 from row 0]，
x 列的月份 [04 或 April 从第 0 行]，
x 列的月份和日期 [29-04 或第 0 行的 29-April]，
x 和 y 列的小时和分钟 [07-40 from row 0]

我使用

从文本文件中导入了 DataFrame

df = pd.read_table("C:\data.txt, sep= '\t'")

但它最初来自 MS Excel 或 MS Access。

当我运行df.dtypes 时，我得到了

   x    object
   y    object
   dtype: object

我正在 Python 3.4 中使用 Pandas 版本 0.14.1。

示例数据帧

import numpy as np
import pandas a pd

df = pd.DataFrame({'x': ['29-04-2014 07:40:52', np.nan, '29-04-2014 08:16:16','29-04-2014 08:19:56', '29-04-2014 08:27:20'],
                   'y': ['07:40:52', '07:15:00', np.nan, '07:45:00', '07:30:00']})

【问题讨论】：

标签： datetime python-3.x pandas python-datetime

【解决方案1】：

我认为 Pandas 的方式是让 x 成为您的索引，然后您可以使用一些简单的方法来提取您想要的内容。非 Pandas 的方式是使用 datetime 模块。

熊猫方式...作为背景，您可以阅读 documentation 周围的时间序列数据，这非常好。

设置一些示例数据：

n = 10
df = pd.DataFrame(pd.date_range('1/1/2000', periods=n))
df.columns = ['x']
df['z'] = rand(n)
df.set_index('x', inplace=True)
print df

                   z
x                   
2000-01-01  0.863064
2000-01-02  0.980083
2000-01-03  0.278810
2000-01-04  0.960890
2000-01-05  0.309591
2000-01-06  0.662498
2000-01-07  0.802367
2000-01-08  0.403791
2000-01-09  0.981172
2000-01-10  0.342935

请注意，您的数据似乎没有设置为 x 作为索引。这是重要的一步。

将日期作为时间戳后，您可以访问您所追求的：

df['d'] = df.index.day
df['m'] = df.index.month
df['y'] = df.index.year
print df

                   z     y   d  m
x                                
2000-01-01  0.863064  2000   1  1
2000-01-02  0.980083  2000   2  1
2000-01-03  0.278810  2000   3  1
2000-01-04  0.960890  2000   4  1
2000-01-05  0.309591  2000   5  1
2000-01-06  0.662498  2000   6  1
2000-01-07  0.802367  2000   7  1
2000-01-08  0.403791  2000   8  1
2000-01-09  0.981172  2000   9  1
2000-01-10  0.342935  2000  10  1

【讨论】：

谢谢！我有其他列具有类似的条目，但只能将其中之一设为索引。