如何从 DataFrame 的日期列中提取月份名称和年份答案

【问题标题】：How to Extract Month Name and Year from Date column of DataFrame如何从 DataFrame 的日期列中提取月份名称和年份
【发布时间】：2019-07-15 05:27:01
【问题描述】：

我有以下 DF

45    2018-01-01
73    2018-02-08
74    2018-02-08
75    2018-02-08
76    2018-02-08

我想以简单的方式提取月份名称和年份，格式如下：

45    Jan-2018
73    Feb-2018
74    Feb-2018
75    Feb-2018
76    Feb-2018

我使用了df.Date.dt.to_period("M")，它返回"2018-01" 格式。

【问题讨论】：

所以你想把top df格式转换成bottom df？

标签： python pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

将您的日期从对象转换为实际日期时间，并使用 dt 访问您需要的内容。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date':['2019-01-01','2019-02-08']})

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

# You can format your date as you wish
df['Mon_Year'] = df['Date'].dt.strftime('%b-%Y')

# the result is object/string unlike `.dt.to_period('M')` that retains datetime data type.

print(df['Mon_Year'])

【讨论】：

我认为你不需要dt之前的年份和列？
我相信你会的。投射df['Date].dt.year` 后显示年份。您拥有来自 dt 的所有日期时间函数，如月、日、周数等
我得到了我想要的价值。但是，自从它返回字符串值以来，对 Date [用于绘图和其他用途] 进行排序已成为一个问题。
是的，这就是为什么使用.dt.to_period。你用什么工具来绘图？
我正在使用“seaborn”

【解决方案2】：

首先使用将列转换为日期时间数据类型

sales_df['Date'] = pd.to_datetime(sales_df['Date'])

那你就可以了

sales_df['Month'] = sales_df['Date'].dt.month_name(locale='English')

【讨论】：

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