我正在尝试在python中构建一个客户函数,该函数可以处理各种与日期有关的任务,因此我很容易在各种情况下使用。

我似乎在为如何将其应用于整个专栏而苦苦挣扎。

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'dates' : ['2018-01-02','2018-06-15','2018-07-07']})


def get_date_attribute(date_attribute,date_field):

    """
    Take in a date in YYYY-MM-DD format and return the month
    """

    mydate = datetime.datetime.strptime(date_field, "%Y-%m-%d")
    if date_attribute =='month':
        result = mydate.month()
    elif date_attribute =='year':
        result = mydate.year()
    elif date_attribute=='day':
        result = mydate.day()
    else:
        print("Valid values: 'month','day','year'")

    return(result)


df['month']= df.apply(get_date_attribute(date_attribute='month',date_field='dates'))

最佳答案

您可以矢量化它。定义一个函数


将字段列转换为日期时间,并
使用getattr动态提取感兴趣的属性


现在,通过DataFrame.pipe应用此功能。

def get_date_attr(df, attr, field):
     return getattr(
         pd.to_datetime(df[field], errors='coerce').dt, attr)




df.pipe(get_date_attr, attr='month', field='dates')

0    1
1    6
2    7
Name: dates, dtype: int64

df.pipe(get_date_attr, attr='day', field='dates')

0     2
1    15
2     7
Name: dates, dtype: int64

关于python - 将日期函数应用于列以提取日期属性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50900002/

10-11 22:48
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