将日期时间日期保存在单独的列中 - Python

在很多数据分析项目中，我们需要从日期时间数据中提取不同部分作为额外的列，以便更好地进行统计和分析。通过Python中的datetime模块，很容易地将日期时间数据转换为字符串，并提取所需的部分，如年、月、日、小时、分钟、秒等，将它们保存在单独的列中。

下面是一个简单的示例代码，将日期时间数据从一个名为df的Pandas数据帧中提取需要的部分，并将它们分别保存在名为year、month、day、hour、minute和second的单独列中。

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 创建示例数据帧
df = pd.DataFrame({'datetime': ['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-02 13:30:00', '2022-01-03 14:45:00']})

# 将 datetime 字段转换为 datetime 类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 提取所需的部分并将它们保存在单独的列中
df['year'] = df['datetime'].dt.year
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['day'] = df['datetime'].dt.day
df['hour'] = df['datetime'].dt.hour
df['minute'] = df['datetime'].dt.minute
df['second'] = df['datetime'].dt.second

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

             datetime  year  month  day  hour  minute  second
0 2022-01-01 12:00:00  2022      1    1    12       0       0
1 2022-01-02 13:30:00  2022      1    2    13      30       0
2 2022-01-03 14:45:00  2022      1    3    14      45       0

需要注意的是，在进行datetime列的转换和提取之前，我们需要将该列的数据类型先转换为datetime类型，以便能够使用datetime模块中的方法进行操作。

利用这些方法，我们可以更轻松地进行对日期时间数据的提取和分析，更好地了解数据的时间规律和趋势。