Python将日期时间拆分为月、日期、年、时间列答案

【问题标题】：Python Spliting Date/Time into Month, Date, Year, Time columnsPython将日期时间拆分为月、日期、年、时间列
【发布时间】：2019-02-20 19:58:42
【问题描述】：

我有一个带有“日期/时间”列的数据框，如下所示：

import pandas as pd

example = {'Date/Time' : ['4/1/2014 0:11:00', '4/1/2014 0:17:00', '4/1/2014 0:21:00', '4/1/2014 0:28:00']}

df = pd.DataFrame(example)

我想要做的是将列拆分为 3 个不同的列（月、日期、年和时间）。

我尝试使用基于用于解决其他类似问题的代码的正则表达式，该问题是将包含“性别、电子邮件、电话号码”的列拆分为每个列。

# create gender, phone, email columns by splitting leader contact 
df3[['gender','phone','email']]=df3['Contact'].str.extract('\(([A-Z])\)\s?(\d{3}-\d{3}-\d{4})?\s?(.*)', expand = False)

我基本上试图操纵 extract() 部分。然而，这对我来说太难弄清楚了。我不介意使用正则表达式或其他“日期/时间”包。

如果有人能帮忙，对我的学习会有很大帮助。

【问题讨论】：

转换为datetime 并获得不需要正则表达式的单个组件
使用pd.to_datetime，然后使用.dt访问器

标签： python regex pandas date time

【解决方案1】：

我将发布最直接的方法

df['date'] = pd.to_datetime(df['Date/Time'])

df['month'], df['day'], df['year'], df['time'] = (
    df.date.dt.month, df.date.dt.day, df.date.dt.year, df.date.dt.time)


    Date/Time           date                month   day year    time
0   4/1/2014 0:11:00    2014-04-01 00:11:00 4       1   2014    00:11:00
1   4/1/2014 0:17:00    2014-04-01 00:17:00 4       1   2014    00:17:00
2   4/1/2014 0:21:00    2014-04-01 00:21:00 4       1   2014    00:21:00
3   4/1/2014 0:28:00    2014-04-01 00:28:00 4       1   2014    00:28:00

【讨论】：

【解决方案2】：

df.assign(**{ x: getattr(pd.to_datetime(df['Date/Time']).dt, x.lower()) for x in ['Month', 'Date', 'Year', 'Time']})

          Date/Time  Month        Date  Year      Time
0  4/1/2014 0:11:00      4  2014-04-01  2014  00:11:00
1  4/1/2014 0:17:00      4  2014-04-01  2014  00:17:00
2  4/1/2014 0:21:00      4  2014-04-01  2014  00:21:00
3  4/1/2014 0:28:00      4  2014-04-01  2014  00:28:00

【讨论】：