如何从 Pandas 的日期时间列中提取月份和年份

使用 Series 的日期时间访问器添加单独的年份和月份列：dates.dt.year 和 dates.dt.month。这些属性返回数值组件。如果源列包含日期字符串，请先用 pandas.to_datetime 转换一次，然后再使用 .dt。当结果应该是文本时（例如格式化为 01 的月份），请选择 strftime()。

使用 Series.dt.year 和 Series.dt.month 提取月份和年份

.dt 访问器可以访问 Pandas Series 上的日期时间属性。其中，pandas.Series.dt.year 和 pandas.Series.dt.month 以数值形式返回年份和月份；它们是属性，所以不要给它们加括号。Series year 参考对 year 属性进行了说明。

当输入列的值是字符串时，请使用 pandas.to_datetime 转换该列。下面的示例从 ISO 日期字符串开始，转换该列，并赋值提取出的两个组件。该示例转换日期字符串，赋值数值形式的年份和月份，然后打印生成的 DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"joined": ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05"]})
df["joined"] = pd.to_datetime(df["joined"])
df["year"] = df["joined"].dt.year
df["month"] = df["joined"].dt.month
print(df)

      joined  year  month
0 2019-11-20  2019     11
1 2020-01-02  2020      1
2 2020-02-05  2020      2

如果某列已经是日期时间类型，请跳过转换行，直接应用这两个属性。解析是否成功取决于值是否以 Pandas 可以解释的格式表示日期；格式不同的源字符串应先规范化或显式解析，再提取组件。月份属性是数值型的，所以一月表示为 1，这对排序或数值比较很有用。

使用 strftime() 格式化年份和月份

当后续代码需要格式化字符串而不是数值组件时，请使用 strftime()。使用 Series 的 .dt 访问器时，%Y 格式化四位数的年份，%m 格式化两位数的月份。对于日期 2020-01-02，这两种格式分别对应字符串 2020 和 01。

此版本使用相同的输入转换，并添加文本列。月份字符串保持零填充，这对标签或年月键很有用。由于这些值是字符串，如果后续需要计算或数值排序，请将它们转换为数字。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"joined": ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05"]})
df["joined"] = pd.to_datetime(df["joined"])
df["year"] = df["joined"].dt.strftime("%Y")
df["month"] = df["joined"].dt.strftime("%m")
print(df)

      joined  year month
0 2019-11-20  2019    11
1 2020-01-02  2020    01
2 2020-02-05  2020    02

当您需要用于算术运算或数值比较的值时，请使用数值型的 .dt.year 和 .dt.month 属性。当展示格式很重要，或者需要像 01 这样固定宽度的月份时，请使用 strftime()。这两种方法都作用于已具有日期时间类型的值。

使用 DatetimeIndex.year 和 DatetimeIndex.month 提取月份和年份

您也可以将日期时间 Series 包装到 pandas.DatetimeIndex 中，然后读取其 year 和 month 属性。DatetimeIndex 参考对这种索引类型进行了说明。这些属性与 Series 访问器一样给出数值组件，并且可以一步赋值给 DataFrame 列。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"joined": ["2019-11-20", "2020-01-02", "2020-02-05"]})
df["joined"] = pd.to_datetime(df["joined"])
dates = pd.DatetimeIndex(df["joined"])
df["year"] = dates.year
df["month"] = dates.month
print(df)

      joined  year  month
0 2019-11-20  2019     11
1 2020-01-02  2020      1
2 2020-02-05  2020      2

当索引对象适合您其余的工作流时，请使用 DatetimeIndex；对于普通的 Series 列，.dt 属性通常是最直接的表达方式。这两种方法产生数值形式的年份和月份值，而 strftime() 产生字符串。在每种情况下，都要先确保源是日期时间类型。这些例子使用仅含日期的字符串；当时间戳包含时区时，请记住预期的时区，因为日历年和月取决于时间戳的本地日期。