如何在熊猫中将日期索引拆分为单独的日、月、年列答案

【问题标题】：How to split a date index into separate day , month ,year column in pandas如何在熊猫中将日期索引拆分为单独的日、月、年列
【发布时间】：2021-10-11 00:54:51
【问题描述】：

我有数据集df1:

df1

我之前做了一个列和索引转置：

df1 = df.T

数据集 df 之前看起来像这样：

我已经使用.to_datetime 函数来转换我的日期：

df1.index = pd.to_datetime(df1.index).strftime('%Y-%m')

如何拆分日期索引并将它们添加到表格右侧的新“年”和“月”列？

我试过了：

df1['month'] = df.index.month
df1['year'] = df.index.year

但是，它返回给我以下错误：

AttributeError: 'Index' 对象没有属性 'day'

这实际上是对here之前提出的另一个问题的跟进

由于我是新帐户持有人，因此无法在此处添加评论。

谢谢大家，我是新手，请多多包涵。

【问题讨论】：

分割是什么意思？你想要的输出是什么样的？
当我调用df.columns 时，我无法理解 'Variables' 实际上是索引名称是什么意思？这只是索引。无需提及转置来混淆我们。
@mephisto：从 OP 的原始问题以及他们在上面写的内容中，他们想要从（日期时间）索引中提取单独的年、月和日列，所以他们可以pd.concat他们进入一些新的数据框。
@smci 嗨，是的，你是对的。我想在表格右侧创建“年”和“月”列，以便我可以相应地对它们进行分组

标签： python pandas

【解决方案1】：

如果您的日期是索引，那么您的代码应该可以工作。但是，如果日期在日期列中，请尝试：

df['day'] = df.date.dt.day
df['month'] = df.date.dt.month
df['year'] = df.date.dt.year

【讨论】：

感谢您的回复。我也试过了，结果出现了这个错误： AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'date' :(
那么您没有日期列。您可以先创建一个列：df['date'] = df.index 然后您可以尝试我在答案中给出的代码
我想我明白了！哇，我被困在这几个小时了。我想我现在可以继续前进了。非常感谢！！！

【解决方案2】：

试试这个

df.index = pd.to_datetime(df.index)
df['day'] = df.index.day
df['month'] = df.index.month
df['year'] = df.index.year

【讨论】：

【解决方案3】：

import calendar as cal
import locale

df.Dates = pd.to_datetime(df.Dates)

df['Year'] = df.Dates.dt.year
df['Month'] = df.Dates.dt.month_name()
df['Day'] = df.Dates.dt.day

【讨论】：

【解决方案4】：

试试这个：

    df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
    df['Which Day'] = df['time'].dt.day_name()
    df['Year'] = df['time'].dt.year
    df['Month'] = df['time'].dt.month_name())

【讨论】：

如果您可以添加指向文档的链接，这对于将来找到此答案的任何人来说都是一个更有用的答案:)