Pandas Extrait l'année de Datetime
Année d'extrait de Pandas de DateTime:
Les colonnes «Pandas» Datetime contiennent des attributs tels que l'année, le mois, le jour, etc. Pour récupérer l'année à partir de la colonne DateTime d'un cadre de données, reportez-vous simplement à son attribut «Année». «Pandas» propose une variété de méthodes simples pour extraire des composants d'un objet DateTime, dont nous implémenterons deux dans ce tutoriel. La syntaxe de ces méthodes est donnée ci-dessous:
PD.DateTimeIndex ().année
df.dt.année
Nous allons maintenant voir la mise en œuvre pratique de ces méthodes Python.
Exemple n ° 1: en utilisant le «PD.DateTimeIndex ().Méthode année pour extraire des années de la colonne DataTime de DataFrame
Dans cette illustration, nous utiliserons la première méthode mentionnée ci-dessus: «PD.DateTimeIndex ().année pour extraire des années du cadre de données.
Pour mettre en œuvre pratiquement cette méthode dans le programme Python, nous avons utilisé l'outil «Spyder». Nous avons commencé à écrire le script dans le fichier python. La première et fondamentale ici est d'activer la boîte à outils Pandas. Python est chargé de charger la bibliothèque Pandas dans notre environnement de travail actuel par la section Import Pandas du code. La section «PD» du code demande à Python d'attribuer des pandas à l'alias de «PD». C'est ainsi que nous pouvons accéder à toutes les fonctionnalités de Pandas. Nous avons ensuite créé un cadre de données.
Le cadre de données est généré en utilisant la méthode Pandas «PD.Trame de données()". Nous avons invoqué cette méthode et l'avons initialisée avec quatre colonnes: «titre», «conférences», «grade» et «start_date». La première colonne, «Title» stocke les titres de différents langages de programmation. Ce sont «C ++», «Python», «Java» et «R». La deuxième colonne, nous avons créée dans le cadre de données est «conférences» et détient le nombre de conférences pour chaque cours comme «30», «26», «35» et «20». La colonne «Grade» indique le niveau auquel ces cours sont offerts, je.e., «12», '10 »,« 14 »et« 16 ». La dernière colonne est les données de base de ce cadre de données car il stocke les valeurs DateTime sur lesquelles ce tutoriel est basé. Cette colonne a des valeurs «02-02-2022», «09-01-2023», «07-29-2024» et «11-24-2025» comme dates de départ de chaque cours.
La longueur de la colonne que nous avons prise pour chaque colonne est quatre. Nous avons besoin d'un objet de trame de données pour stocker le contenu du cadre de données. Nous avons donc créé un objet de trame de données «extraire» et lui avons donné le résultat qui serait obtenu en appelant le «PD.Méthode DataFrame () ». La méthode la plus utilisée de Python pour afficher la sortie, «print ()» est invoquée ici pour montrer le contenu de l'objet de trame de données «Extraction».
Lorsque nous exécutons le programme mentionné ci-dessus, nous obtenons une dataframe affichée sur la console qui a quatre colonnes. Ici, vous pouvez voir que la colonne "start_date" est de stocker les valeurs DateTime.
Nous devons maintenant avancer pour commencer avec notre tâche principale pour laquelle nous avons généré le cadre de données. Nous extraire l'année de la colonne DateTime de notre trame de données en utilisant le «PD. DateTimeIndex ().Méthode année ici.
Nous avons invoqué le «PD.DateTimeIndex ().Méthode année "juste après avoir créé et imprimé le cadre de données. ".année "Spécifie que nous utilisons cette méthode pour extraire l'année de la colonne DateTime particulière. Il peut aussi avoir d'autres attributs, je.e., ".mois »pour extraire les mois,".Semaine »pour récupérer les semaines,".jour »pour obtenir les jours, et bien d'autres. Nous avons appelé la fonction, et entre ses parenthèses, nous avons fourni le nom de DataFrame avec le nom de colonne sur lequel la fonction est appliquée pour en extraire les années.
Le nom du trame de données «Extrait» est fourni avec la colonne «start_date» ayant des valeurs DateTime. Lorsque cette fonction est invoquée, elle entrera dans la trame de données «Extraire» et, à partir de la colonne «start_date», récupérez les années. Maintenant, pour stocker ces années, nous avons créé une nouvelle colonne «année» dans notre cadre de données «extraire». Ainsi les années extraites de l'appel du «PD.DateTimeIndex ().année "sera stocké dans la colonne" l'année ". Nous avons ensuite utilisé la méthode «print ()» pour afficher la trame de données mise à jour.
Ici, nous avons notre cadre de données résultant. Nous pouvons voir que cette dataframe a une nouvelle colonne «année» qui contient explicitement les années, extraites de la colonne «start_date» correspondant à chaque valeur qu'il contient.
Exemple # 2: Utilisation du «DF.dt.Méthode année pour extraire des années de la colonne DateTime du trame de données
Cette démonstration expliquera comment extraire l'année d'une colonne DateTime en utilisant les Pandas «DF.dt.Méthode année. Voyons voir comment ça fonctionne.
Nous venons d'ouvrir l'outil «Spyder» et avons commencé à écrire le code. Nous avons chargé la bibliothèque Pandas car la méthode que nous voulons utiliser ici est une fonctionnalité Pandas et que nous ne pouvons l'utiliser que si cette bibliothèque est chargée dans notre fichier Python actuel. Nous avons ensuite créé un cadre de données en utilisant le «PD.Méthode DataFrame () ». Nous avons invoqué la fonction et y avons créé trois colonnes, qui sont «Nom», «Birth_Date» et «Age». La colonne «Nom» stocke les noms de certaines personnes, qui sont «Parker», «Jack», «Leo» et «Rabecca». Le «Birth_Date» stockage la date de naissance de ces personnes comme «02-02-1989», «09-01-1996», «07-29-1981» et «11-24-2001».
La colonne «Age» en détient l'âge actuel comme «32», «26», «40» et «21» respectivement. Nous avons créé un objet de trame de données «biodata» pour stocker la sortie du «PD.Fonction DataFrame () ”. La méthode «print ()» est ensuite invoquée pour afficher la trame de données résultante stockée dans l'objet «Biodata».
Lorsque nous exécutons cet extrait de code, nous obtenons une trame de données avec trois colonnes fournies, qui peuvent être vues dans l'instantané joint ci-dessous.
Nous allons maintenant utiliser cette trame de données pour extraire l'année de sa colonne DateTime en utilisant le «DF.dt.Méthode année. Ici, la colonne «Birth_Date» contient les dates avec l'année, nous devons donc appliquer la fonction à cette colonne particulière pour extraire l'année. Pour utiliser cette colonne, nous devons d'abord le convertir au format DateTime. Parce que la fonction que nous utilisons ici contient un attribut «dt», qui est pour DateTime. Il ne s'exécutera donc que si la colonne spécifiée est convertie en DateTime. Pour ce faire, nous avons utilisé la méthode pandas «to_datetime ()» et avons fourni le nom du cadre de données avec le nom de colonne entre ses parenthèses.
Maintenant, le type de données de la colonne "Birth_Date" a été changé en DateTime. Nous avons ensuite appelé le «DF.dt.Fonction annuelle. Nous avons mentionné le nom du cadre de données avec le nom de la colonne et le ««.dt.Extension de l'année ". Pour stocker cette année de valeur extraite dans le cadre de données, nous avons créé une nouvelle colonne «année» dans les «biodata». Enfin, nous avons affiché le DataFrame à l'aide de la fonction «print ()».
Cela donne le résultat suivant.
Conclusion:
Extraire un an d'une colonne DateTime du cadre de données Pandas est un exercice utile. Les pandas nous apprennent avec des techniques très utiles et pratiques pour atteindre le résultat souhaité. Dans ce tutoriel, nous vous avons présenté deux techniques de Pandas pour extraire l'année de la colonne DateTime dans un cadre de données. Nous avons élaboré chaque détail de la mise en œuvre pratique des codes d'exemple. Nous avons décrit et expliqué tout ce que nous avons utilisé dans des exemples afin que vous ne rencontriez aucune difficulté tout en pratiquant ces méthodes pour apprendre les pandas.