Python数据分析库pandas高级接口dt的使用详解

简介

pandas是Python中非常流行的数据处理库，它能够高效地处理数据集，提供了大量的数据结构和数据处理方法。其中，dt接口是pandas中的一个高级接口，它能够在Series和DataFrame上进行快速的向量化操作，并且提供了很多与时间序列有关的方法。

dt的基本使用

获得dt对象

dt接口可以通过Series或DataFrame的.dt属性获得，例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['20160101', '20170101', '20180101'])
s_dt = s.dt

常见方法

dt接口提供了一些常见的方法，例如：

• .year：提取年份
• .month：提取月份
• .day：提取日子
• .weekday：提取星期几
• .hour：提取小时
• .minute：提取分钟
• .second：提取秒钟

例如：

import pandas as pd

s = pd.Series(['20160101', '20170101', '20180101'])
s_dt = s.dt

print(s_dt.year)
print(s_dt.month)

输出结果为：

0    2016
1    2017
2    2018
dtype: int64
0     1
1     1
2     1
dtype: int64

自定义格式

dt接口还提供了一些方法来解析字符串，例如.strftime()方法可以将datetime对象格式化成指定的字符串。例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([pd.to_datetime('20160101'), pd.to_datetime('20170101'), pd.to_datetime('20180101')])
s_dt = s.dt

print(s_dt.strftime('%Y年%m月%d日'))

输出结果为：

0    2016年01月01日
1    2017年01月01日
2    2018年01月01日
dtype: object

示例1：提取一年内的第几天

import pandas as pd

s = pd.Series(['20160101', '20170101', '20180101'])
s_dt = s.dt

print(s_dt.strftime('%j'))

输出结果为：

0    001
1    001
2    001
dtype: object

示例2：提取一年内的第几周

import pandas as pd

s = pd.Series(['20160101', '20170101', '20180101'])
s_dt = s.dt

print(s_dt.strftime('%U'))
print(s_dt.strftime('%W'))

%U代表从周日开始计算的周数，%W代表从周一开始计算的周数。输出结果为：

0    00
1    00
2    01
dtype: object
0    00
1    00
2    01
dtype: object