数据框日期时间列初始状态是这样的
载入的数据框变量为df2,包含两列信息,分别是datee及前者代表日期时间,后者代表分析指标aqi。
df2的日期时间列的格式为yyyymd,这种格式无法按年份或者按月份进行分组统计,开展后续的分析。
需要的最终状态是这样的
如图所示,需要产生新的列,分别是year、month列,最终的结果是图中所示的。
实现第1步:产生year列
这一步的实现有多种方法,这里采用最简单的方法,即取datee列(字符类型)的前四位字符,使用series。str〔0:4〕实现。载入库importnumpyasnpimportpandasaspd增加列年份:df2〔year〕df2〔datee〕。str〔0:4〕实现第2步:将datee列的数据类型进行转换处理,否则无法进行下一步转换为日期时间格式df2。dateepd。todatetime(df2。datee)df2。datee020140101120140102220140103320140104420140105。。。284220211126284320211127284420211128284520211129284620211130Name:datee,Length:2847,dtype:datetime64〔ns〕
完成这一步后,datee列的格式虽然统一为yyyymmdd格式,但是千万不要使用第一步的方法去提取部分字符串,否则一定会失败的,我尝试多次,最终发现了这点;根本原因在于:此时该列的格式已经不是字符类型了,不能这样操作。实现第3步:使用循环语句生成月份信息,再产生数据框新列建立过渡变量df2m〔〕逐步填充过渡变量foriinrange(len(df2)):df2m。append(df2。datee〔i〕。m...
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