Estrai mese e anno separatamente dalla colonna Datetime in Pandas

  1. Metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() per estrarre mese e anno
  2. Metodo strftime() per estrarre anno e mese
  3. pandas.DatetimeIndex.month e pandas.DatetimeIndex.year per estrarre anno e mese

Potremmo estrarre anno e mese dalla colonna Datetime usando i metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() rispettivamente. Se i dati non sono nel tipo Datetime, dobbiamo prima convertirli in Datetime. Possiamo anche estrarre anno e mese usando pandas.DatetimeIndex.month insieme ai metodi pandas.DatetimeIndex.year e strftime().

Metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() per estrarre mese e anno

I metodi pandas.Series.dt.year() e pandas.Series.dt.month() applicati al tipo Datetime restituiscono l’array numpy dell’anno e del mese rispettivamente della voce Datetime nell’oggetto serie .

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)},index=employees)

df['Year'] = df['Joined date'].dt.year 
df['Month'] = df['Joined date'].dt.month 
print(df)

Produzione:

        Joined date  Year  Month
Hisila   2019-11-20  2019     11
Shristi  2020-01-02  2020      1
Zeppy    2020-02-05  2020      2
Alina    2020-03-10  2020      3
Jerry    2020-04-16  2020      4

Tuttavia, se la colonna non è di tipo Datetime, dobbiamo prima convertire la colonna in tipo Datetime utilizzando il metodo to_datetime().

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

list_of_dates = ['11/20/2019', '01/02/2020', '02/05/2020','03/10/2020','04/16/2020']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)},index=employees)
df['Joined date']= pd.to_datetime(df['Joined date']) 

df['Year'] = df['Joined date'].dt.year 
df['Month'] = df['Joined date'].dt.month 
print(df)

Produzione:

        Joined date  Year  Month
Hisila   2019-11-20  2019     11
Shristi  2020-01-02  2020      1
Zeppy    2020-02-05  2020      2
Alina    2020-03-10  2020      3
Jerry    2020-04-16  2020      4

Metodo strftime() per estrarre anno e mese

Il metodo strftime() accetta Datetime come input i codici di formato e restituisce una stringa che rappresenta il formato specifico specificato nell’output. Usiamo %Y e %m come codici di formato per estrarre anno e mese.

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)},index=employees)

df['year'] = df['Joined date'].dt.strftime('%Y')
df['month'] = df['Joined date'].dt.strftime('%m')

print(df)

Produzione:

        Joined date  year month
Hisila   2019-11-20  2019    11
Shristi  2020-01-02  2020    01
Zeppy    2020-02-05  2020    02
Alina    2020-03-10  2020    03
Jerry    2020-04-16  2020    04

pandas.DatetimeIndex.month e pandas.DatetimeIndex.year per estrarre anno e mese

Un altro semplice approccio per estrarre il mese e l’anno dalla colonna Datetime consiste nel recuperare i valori degli attributi anno e mese degli oggetti della classe pandas.DatetimeIndex.

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime

list_of_dates = ['2019-11-20', '2020-01-02', '2020-02-05','2020-03-10','2020-04-16']
employees=['Hisila', 'Shristi','Zeppy','Alina','Jerry']
df = pd.DataFrame({'Joined date': pd.to_datetime(list_of_dates)},index=employees)

df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['Joined date']).year
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['Joined date']).month

print(df)

Produzione:

        Joined date  Year  Month
Hisila   2019-11-20  2019     11
Shristi  2020-01-02  2020      1
Zeppy    2020-02-05  2020      2
Alina    2020-03-10  2020      3
Jerry    2020-04-16  2020      4

La classe pandas.DatetimeIndex è un ndarray immutabile di dati datetime64. Ha attributi come year, month, day e così via.