Question

我对熊猫问题有疑问：

所以我有一个如下数据框：

timestamp     user     exercises
2018-01-01    John         7
2018-01-01    Mary         9
2018-02-01    John         3
2018-02-01    Mary         2
2018-03-01    John         1
2018-03-01    Mary         5
2019-01-01    John         3
2019-01-01    Mary         4
2019-02-01    John         2
2019-02-01    Mary         5
2020-01-01    John         6
2020-01-01    Mary         2
2020-02-01    John         1
2020-02-01    Mary         2

我需要获得一个输出数据框，该数据框是给定数据框的子集，但它必须仅保留2018年的数据，像这样：

    timestamp     user     exercises
    2018-01-01    John         7
    2018-01-01    Mary         9
    2018-02-01    John         3
    2018-02-01    Mary         2
    2018-03-01    John         1
    2018-03-01    Mary         5

关于如何从给定数据框中获取此输出数据框的任何想法？

非常感谢您。

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

尝试：

import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame({"timestamp": ['2018-01-01',
                                 '2018-01-01',
                                 '2019-01-01',
                                 '2020-01-01'],
                   "user": ['john', 'mary', 'john', 'mary'],
                   'exercises': [7,9,3,2]},)


df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

df[df['timestamp'].dt.year == 2018]

输入

    timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9
2   2019-01-01  john    3
3   2020-01-01  mary    2

输出

timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9

Answer 2

Control_MouseDoubleClick_1

尝试类似的方法，让我知道是否有帮助。

Answer 3

使用Series.dt.year仅选择2018年：

# df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

df_new = df[df['timestamp'].dt.year == 2018]

print(df_new)
   timestamp  user  exercises
0 2018-01-01  John          7
1 2018-01-01  Mary          9
2 2018-02-01  John          3
3 2018-02-01  Mary          2
4 2018-03-01  John          1
5 2018-03-01  Mary          5

Answer 4

如果您喜欢lambda，可以在下面使用：

如果时间戳是字符串：

df.loc[lambda df: df.timestamp.str[:4] == '2018']

如果时间戳记是日期：

df.loc[lambda df: (pd.to_datetime(df.timestamp)).dt.year == 2018]

Answer 5

您的索引是DatetimeIndex吗？如果是这样，您可以致电data.loc["2018"]。在内部，pandas将“ 2018”视为2018年，并且由于.loc切片在两个边上都包含在内，因此请选择该年中的所有数据。

在熊猫中分割时间戳记日期

5 个答案: