从 astype('datetime64[ns]') 中提取年份 - Python

在Python中，我们可以使用Pandas库中的astype方法将一个列转换为datetime类型。一旦我们将列转换为datetime类型，我们就可以方便地对其进行处理，如提取年份、月份、日等等。

以下是如何使用astype方法将一个列转换为datetime类型，并从中提取年份的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2022-03-04', '2022-12-25']})

# 将“日期”列转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 提取“日期”列中的年份
df['年份'] = df['日期'].dt.year

# 打印结果
print(df)

输出：

          日期    年份
0 2021-01-01  2021
1 2022-03-04  2022
2 2022-12-25  2022

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，并将“日期”列转换为datetime类型。然后，我们使用dt.year属性从“日期”列中提取了年份，并在新列“年份”中存储了这些信息。

如果您需要提取其他日期时间组件，例如月份、日、小时、分钟、秒或毫秒，可以使用类似的方法，只需将dt.year换成相应的属性即可。例如，要提取月份，可以使用dt.month属性：

df['月份'] = df['日期'].dt.month

这将从“日期”列中提取月份，并将其存储在新列“月份”中。

这就是使用astype方法将一个列转换为datetime类型，并从中提取年份的方法。希望这篇文章对您有帮助！