Python：将日期时间提取到年、月和日的结果是浮点数答案

【问题标题】：Python: extracting datetime to year, month, and day result in floatPython：将日期时间提取到年、月和日的结果是浮点数
【发布时间】：2019-10-14 20:25:00
【问题描述】：

我的数据有一个类似2016-11-05 23:40:00 的datetime 索引。
我想将日期时间元素提取到年、月和日的三个新列中。我使用以下

import datetime as dt
df['year'] = df.index.year
df['month'] = df.index.month
df['day'] = df.index.day

但结果是浮动的

year    month   day
2016.0  11.0    5.0

我想要

year    month   day
2016    11      5

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

只需使用astype:

import datetime as dt
df['year'] = df.index.year.astype(int)
df['month'] = df.index.month.astype(int)
df['day'] = df.index.day.astype(int)

如果有nan的则使用errors参数：

df['year'] = df.index.year.astype(int, errors='ignore')

这将为具有空索引的列返回 nans

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为浮动的原因是缺少值，所以如果使用 pandas 0.24+ 是可能的，请使用 Nullable Integer Data Type:

df['year'] = df.index.year.astype('Int64')
df['month'] = df.index.month.astype('Int64')
df['day'] = df.index.day.astype('Int64')

【讨论】：

【解决方案3】：

或者如果你有很多列，最简单的可能是构建数据框的所有代码：

df = df.astype(int)

【讨论】：

【解决方案4】：

将其转换为 int

import datetime as dt
df['year'] = int(df.index.year)
df['month'] = int(df.index.month)
df['day'] = int(df.index.day)

【讨论】：

我试了一下，返回TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'Float64Index'