Python| Pandas DatetimeIndex.year

在 Pandas 中，DatetimeIndex.year 可以返回一个 DatetimeIndex 对象中所有日期的年份列表。

应用场景

在进行时间序列数据处理时，我们通常需要按照年份对数据进行分组，统计每年的数据情况。此时，使用 DatetimeIndex.year 就可以很方便地获取每个日期对应的年份，进而进行分组统计。

使用方法

下面是一个示例代码，展示了如何使用 DatetimeIndex.year 获取年份列表：

import pandas as pd

# 构造测试数据
data = {'date': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2021-02-01', '2021-02-02']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为 DatetimeIndex 对象
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

# 获取所有日期的年份列表
years = df.index.year
print(years)

输出结果为：

Int64Index([2020, 2020, 2021, 2021], dtype='int64', name='date')

上述代码中，首先构造了一个测试数据，包含了 4 个日期。然后，使用 pd.to_datetime 函数将日期转换为 DatetimeIndex 对象，并将其设置为 DataFrame 的索引。最后，使用 df.index.year 获取所有日期的年份列表。

注意事项

• DatetimeIndex.year 返回的是一个整数列表，表示每个日期对应的年份。
• DatetimeIndex.year 仅适用于 DatetimeIndex 对象，不适用于其他日期数据类型。
• 在使用 DatetimeIndex.year 之前，需要先将日期数据转换为 DatetimeIndex 对象。

总结

使用 Pandas 的 DatetimeIndex.year 可以很方便地获取日期列表中的年份信息，这对于时间序列数据的分组统计非常有用。需要注意的是，使用之前需要先将日期数据转换为 DatetimeIndex 对象。