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问拆分日期时间字符串(不以通常格式)并取出月份
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Stack Overflow用户

提问于 2019-08-30 17:52:22

回答 1查看 151关注 0票数 0

我有一个数据格式，它有日期时间字符串，但不是传统的日期时间格式。我想把日期从时间中分离出来，分成两栏。最后也分离出了这个月。

以下是日期/时间字符串的样子：2019-03-20T16:55:52.981-06:00

>>> df.head()
Date                             Score
2019-03-20T16:55:52.981-06:00    10
2019-03-07T06:16:52.174-07:00    9
2019-06-17T04:32:09.749-06:003   1

我试了一下，但得到了一个类型错误：

df['Month'] = pd.DatetimeIndex(df['Date']).month

python

pandas

dataframe

datetime

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-08-30 18:22:06

只需使用pandas本身就可以做到这一点。首先可以通过传递Date将datetime列转换为utc = True

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], utc = True)

然后使用dt.month提取月份

df['Month'] = df['Date'].dt.month

输出：

                              Date  Score  Month
0 2019-03-20 22:55:52.981000+00:00     10      3
1 2019-03-07 13:16:52.174000+00:00      9      3
2 2019-06-17 10:32:09.749000+00:00      1      6

从日期时间的文档中可以看到一个参数：

utc :布尔值，默认无返回UTC DatetimeIndex如果是真(转换任何z感知的datetime.datetime对象以及)。

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/57731254

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