从日期时间对象中提取日期和月份答案

【问题标题】：Extract day and month from a datetime object从日期时间对象中提取日期和月份
【发布时间】：2019-01-07 06:40:27
【问题描述】：

我有一列日期为字符串格式'2017-01-01'。有没有办法使用 pandas 从中提取日期和月份？

我已将专栏转换为datetime dtype，但还没有弄清楚后面的部分：

df['Date'] =  pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

df.dtypes: 
Date        datetime64[ns]

print(df)

         Date
0   2017-05-11
1   2017-05-12
2   2017-05-13

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas datetime

【解决方案1】：

使用dt.day 和dt.month --- Series.dt

df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start='2017-01-01',periods=5)})
df.date.dt.month
Out[164]: 
0    1
1    1
2    1
3    1
4    1
Name: date, dtype: int64

df.date.dt.day
Out[165]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: date, dtype: int64

也可以使用dt.strftime

df.date.dt.strftime('%m')
Out[166]: 
0    01
1    01
2    01
3    01
4    01
Name: date, dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

一个简单的表格：

df['MM-DD'] = df['date'].dt.strftime('%m-%d')

【讨论】：

嗨，欢迎来到 Stack Overflow。在回答已经有很多答案的问题时，请务必添加一些额外的见解，说明为什么您提供的回复是实质性的，而不是简单地呼应原始发帖人已经审查过的内容。这在您提供的“纯代码”答案中尤其重要。

【解决方案3】：

使用dt获取列的datetime属性。

In [60]: df = pd.DataFrame({'date': [datetime.datetime(2018,1,1),datetime.datetime(2018,1,2),datetime.datetime(2018,1,3),]})

In [61]: df
Out[61]:
        date
0 2018-01-01
1 2018-01-02
2 2018-01-03

In [63]: df['day'] = df.date.dt.day

In [64]: df['month'] = df.date.dt.month

In [65]: df
Out[65]:
        date  day  month
0 2018-01-01    1      1
1 2018-01-02    2      1
2 2018-01-03    3      1

定时提供的方法：

使用apply：

In [217]: %timeit(df['date'].apply(lambda d: d.day))
The slowest run took 33.66 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 210 µs per loop

使用dt.date：

In [218]: %timeit(df.date.dt.day)
10000 loops, best of 3: 127 µs per loop

使用dt.strftime：

In [219]: %timeit(df.date.dt.strftime('%d'))
The slowest run took 40.92 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 284 µs per loop

我们可以看到dt.day是最快的

【讨论】：

【解决方案4】：

应该这样做：

df['day'] = df['Date'].apply(lambda r:r.day)
df['month'] = df['Date'].apply(lambda r:r.month)

【讨论】：