Pandas의 Datetime 열에서 월과 연도를 별도로 추출하는 방법

  1. 월 및 연도를 추출하는 pandas.Series.dt.year()pandas.Series.dt.month() 메소드
  2. 연도 및 월을 추출하는strftime()메소드
  3. 연도 및 월을 추출하는pandas.DatetimeIndex.monthpandas.DatetimeIndex.year

pandas.Series.dt.year()pandas.Series.dt.month()메소드를 각각 사용하여Datetime 열에서 연도와 월을 추출 할 수 있습니다. 데이터가Datetime 유형이 아닌 경우 먼저 데이터를Datetime으로 변환해야합니다. pandas.DatetimeIndex.monthpandas.DatetimeIndex.yearstrftime()메소드를 사용하여 년과 월을 추출 할 수도 있습니다.

월 및 연도를 추출하는 pandas.Series.dt.year()pandas.Series.dt.month() 메소드

Datetime 유형에 적용된pandas.Series.dt.year()pandas.Series.dt.month()메소드는 시리즈 오브젝트의Datetime 항목에 대해 numpy연도 및 월의 배열을 리턴합니다.

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)

산출:

        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

그러나 열이Datetime 유형이 아닌 경우에는 먼저 to_datetime()메소드를 사용하여 열을Datetime 유형으로 변환해야합니다.

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)

산출:

        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

연도 및 월을 추출하는strftime()메소드

strftime()메소드는 Datetime을 형식 코드로 입력하고 출력에 지정된 특정 형식을 나타내는 문자열을 리턴합니다. 우리는%Y%m을 형식 코드로 사용하여 년과 월을 추출합니다.

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)

산출:

        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

연도 및 월을 추출하는pandas.DatetimeIndex.monthpandas.DatetimeIndex.year

Datetime 열에서 월과 연도를 추출하는 또 다른 간단한 방법은 pandas.DatetimeIndex 클래스의 객체의 연도 및 월 속성 값을 검색하는 것입니다.

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)

산출:

        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

pandas.DatetimeIndex 클래스는 datetime64 데이터의 불변의 ndarray입니다. year,month,day 등과 같은 속성이 있습니다.