У меня есть фрейм данных со столбцом «Дата / время», который выглядит так:
import pandas as pd
example = {'Date/Time' : ['4/1/2014 0:11:00', '4/1/2014 0:17:00', '4/1/2014 0:21:00', '4/1/2014 0:28:00']}
df = pd.DataFrame(example)
Я хочу разбить столбец на 3 разных столбца (месяц, дата, год и время).
Я попытался использовать регулярное выражение на основе кода, который я использовал для своей другой подобной проблемы, которая заключалась в том, чтобы разделить столбец с «полом, адресом электронной почты, номером телефона» на каждый.
# create gender, phone, email columns by splitting leader contact
df3[['gender','phone','email']]=df3['Contact'].str.extract('\(([A-Z])\)\s?(\d{3}-\d{3}-\d{4})?\s?(.*)', expand = False)
Я в основном пытался манипулировать частью extract (). Однако мне было слишком сложно это понять. Я не против использовать регулярное выражение или другие пакеты «дата / время».
Если кто-нибудь сможет помочь, это будет очень полезно для моего исследования.
используйте pd.to_datetime, а затем аксессуар .dt






Я опубликую самый простой способ сделать это
df['date'] = pd.to_datetime(df['Date/Time'])
df['month'], df['day'], df['year'], df['time'] = (
df.date.dt.month, df.date.dt.day, df.date.dt.year, df.date.dt.time)
Date/Time date month day year time
0 4/1/2014 0:11:00 2014-04-01 00:11:00 4 1 2014 00:11:00
1 4/1/2014 0:17:00 2014-04-01 00:17:00 4 1 2014 00:17:00
2 4/1/2014 0:21:00 2014-04-01 00:21:00 4 1 2014 00:21:00
3 4/1/2014 0:28:00 2014-04-01 00:28:00 4 1 2014 00:28:00
df.assign(**{ x: getattr(pd.to_datetime(df['Date/Time']).dt, x.lower()) for x in ['Month', 'Date', 'Year', 'Time']})
Date/Time Month Date Year Time
0 4/1/2014 0:11:00 4 2014-04-01 2014 00:11:00
1 4/1/2014 0:17:00 4 2014-04-01 2014 00:17:00
2 4/1/2014 0:21:00 4 2014-04-01 2014 00:21:00
3 4/1/2014 0:28:00 4 2014-04-01 2014 00:28:00
Преобразование в
datetimeи получение отдельных компонентов без регулярного выражения