Python-String für die Extraktion von Datum und Uhrzeit Parsen

Question

Die Datums- bzw. Uhrzeit im Format gegeben YY-MM-DD HH: MM: SS in einem dataframe.I will neue Serie von Jahr, Monat und Stunde, für die Ich versuche den folgenden Code. Aber das Problem ist, dass Monat und Stunde den gleichen Wert erhalten, Jahr ist in Ordnung.

Kann mir jemand dabei helfen? Ich benutze Ipthon Notebook und Pandas und numpy. Hier

ist der Code:

 def extract_hour(X): 
      cnv=datetime.strptime(X, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 
      return cnv.hour 

     def extract_month(X): 
      cnv=datetime.strptime(X, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 
      return cnv.month 

     def extract_year(X): 
      cnv=datetime.strptime(X, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 
      return cnv.year 

     #month column 
     train['Month']=train['datetime'].apply((lambda x: extract_month(x))) 
     test['Month']=test['datetime'].apply((lambda x: extract_month(x))) 

     #year column 
     train['Year']=train['datetime'].apply((lambda x: extract_year(x))) 
     test['Year']=test['datetime'].apply((lambda x: extract_year(x))) 

     #Hour column 
     train['Hour']=train['datetime'].apply((lambda x: extract_hour(x))) 
     test['Hour']=test['datetime'].apply((lambda x: extract_hour(x))) 

Answer 1

Sie .dt Accessoren stattdessen verwenden können: train['datetime'].dt.month, train['datetime'].dt.year, train['datetime'].dt.hour (siehe vollständige Liste unten)

Demo:

In [81]: train = pd.DataFrame(pd.date_range('2016-01-01', freq='1999H', periods=10), columns=['datetime']) 

In [82]: train 
Out[82]: 
      datetime 
0 2016-01-01 00:00:00 
1 2016-03-24 07:00:00 
2 2016-06-15 14:00:00 
3 2016-09-06 21:00:00 
4 2016-11-29 04:00:00 
5 2017-02-20 11:00:00 
6 2017-05-14 18:00:00 
7 2017-08-06 01:00:00 
8 2017-10-28 08:00:00 
9 2018-01-19 15:00:00 

In [83]: train.datetime.dt.year 
Out[83]: 
0 2016 
1 2016 
2 2016 
3 2016 
4 2016 
5 2017 
6 2017 
7 2017 
8 2017 
9 2018 
Name: datetime, dtype: int64 

In [84]: train.datetime.dt.month 
Out[84]: 
0  1 
1  3 
2  6 
3  9 
4 11 
5  2 
6  5 
7  8 
8 10 
9  1 
Name: datetime, dtype: int64 

In [85]: train.datetime.dt.hour 
Out[85]: 
0  0 
1  7 
2 14 
3 21 
4  4 
5 11 
6 18 
7  1 
8  8 
9 15 
Name: datetime, dtype: int64 

In [86]: train.datetime.dt.day 
Out[86]: 
0  1 
1 24 
2 15 
3  6 
4 29 
5 20 
6 14 
7  6 
8 28 
9 19 
Name: datetime, dtype: int64 

Liste der Alle .dt Accessoren:

In [77]: train.datetime.dt. 
train.datetime.dt.ceil    train.datetime.dt.hour    train.datetime.dt.month   train.datetime.dt.to_pydatetime 
train.datetime.dt.date    train.datetime.dt.is_month_end  train.datetime.dt.nanosecond  train.datetime.dt.tz 
train.datetime.dt.day    train.datetime.dt.is_month_start train.datetime.dt.normalize  train.datetime.dt.tz_convert 
train.datetime.dt.dayofweek  train.datetime.dt.is_quarter_end train.datetime.dt.quarter   train.datetime.dt.tz_localize 
train.datetime.dt.dayofyear  train.datetime.dt.is_quarter_start train.datetime.dt.round   train.datetime.dt.week 
train.datetime.dt.days_in_month train.datetime.dt.is_year_end  train.datetime.dt.second   train.datetime.dt.weekday 
train.datetime.dt.daysinmonth  train.datetime.dt.is_year_start train.datetime.dt.strftime   train.datetime.dt.weekday_name 
train.datetime.dt.floor   train.datetime.dt.microsecond  train.datetime.dt.time    train.datetime.dt.weekofyear 
train.datetime.dt.freq    train.datetime.dt.minute   train.datetime.dt.to_period  train.datetime.dt.year