Как подстроить столбец в фрейме данных pandas
У меня есть 2 столбца в фрейме данных pandas YYYY и MM. Я хочу конкатенировать как ГГГГММ. Но проблема в том, что март 2019 года стал похож на 20193 год, а октябрь 2019 года стал похож на 201910 год. Я не могу выполнить сортировку на основе такого рода результатов. Я хочу, чтобы весь месяц имел 2 цифры, например, март месяц должен быть как 03, апрель как 04.
Как правильно их соединить?
df['YYYY']=df['Order_Date'].dt.year.astype(str)
df['MM']=df['Order_Date'].dt.month.astype(str)
df['YM'] = df.YYYY + df.MM #(this does not solve problem)
Expected 201903 201904 201910
действительный 20193 20194 201910
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
45
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Используйте Series.dt.strftime:
df = pd.DataFrame({'Order_Date':pd.date_range('2019-01-01', periods=5 ,freq='m')})
df['YM'] = df['Order_Date'].dt.strftime('%Y%m')
print (df)
Order_Date YM
0 2019-01-31 201901
1 2019-02-28 201902
2 2019-03-31 201903
3 2019-04-30 201904
4 2019-05-31 201905
Ваше решение должно работать с Series.str.zfill:
df['YM'] = (df['Order_Date'].dt.year.astype(str) +
df['Order_Date'].dt.month.astype(str).str.zfill(2))
print (df)
Order_Date YM
0 2019-01-31 201901
1 2019-02-28 201902
2 2019-03-31 201903
3 2019-04-30 201904
4 2019-05-31 201905
Другие вопросы по теме
Как разбить гетерогенный массив в соответствии с условием в numpy?
Создание визуализации с 2 шкалами по оси Y
Создание 3D numpy.ndarray без фиксированного второго измерения
Вычисление коэффициентов детализации без субдискретизации
Проблема np.where при создании новых столбцов в pandas df на основе другого содержимого столбца
Вычислить оценку плотности ядра для алгоритма kmeans
Максимальная гибкость с эллипсами einsum
Использование numpy.random.exponential для рисования 10 000 000 выборок X для оценки ожидаемого значения выплаты
Удаление расширения файла с помощью rstrip в numpy
Как свернуть две оси массива вместе из массива numpy?
Похожие вопросы
Как удалить несколько строк из списка по букве?
Как преобразовать обычные кавычки в Guillemets (французские кавычки), кроме тегов
Как исправить обнаружение черных цифр в hsv?
Как взаимодействовать с элементами, которые нельзя проверить через css/xpath в google-chrome-devtools
Dict[str, Any] или Dict[str, Field] в pytext
Отключение научной нотации по шкале matplotlib
Карта сайта django не имеет информации о стиле
Вызвать сопрограмму, не выходя из цикла событий
Как изменить системную дату с помощью python в Windows
Как разбить гетерогенный массив в соответствии с условием в numpy?