Python/Pandasで日付形式を定義する

Question

PythonでPandasモジュールを使用して2つの.csvファイルを結合しました。 1つの列は "dd.mm.yyyy"という形式の日付です。

今度は、それ以降の使用のために月（2桁のゼロの先頭の整数）を抽出したいと思います。

私は今まで仕事を遂行しましたが、私はカンニングしなければなりませんでした。 Pythonは、私が得る文字列がDAYであると考えています。私は半分焼いたものが好きではないので、私はPythonに日付のどの部分が月なのかを具体的にどのように伝えることができるのかコミュニティに尋ねたかったので、返すことができます。ここで

は、私がこれまで持っているものです：私は

x.strftime('%m') 

を使用する場合は

import pandas 

def saison(input): 
    if input == "04" or input == "05" or input == "06" or input == "07" or input == "08" or input == "09": 
     return "Sommer" 
    else: 
     return "Winter" 

df_1 = pandas.read_csv("a.csv", sep=';', names=["DWD_ID", "Datum"], header=0) 
df_2 = pandas.read_csv("b.csv", sep=';', names=[VEG", "DWD_ID"], header=0) 
df_joined = pandas.merge(df_1, df_2, on="DWD_ID") 
df_joined["Datum"] = pandas.to_datetime(df_joined["Datum"]) 

df_joined["Saison"] = saison(df_joined["Datum"].apply(lambda x: x.strftime('%d'))) 

ではなく、その日私を返します。

Answer 1

あなたクーロンあなたが保持したいフォーマットをto_datetime：

pd.to_datetime(df['date_col'], format="%d.%m.%Y").dt.month.astype(str).str.zfill(2) 

Answer 2

まず、あなたが（Python's strftime directives）to_datetimeに引数format='%Y-%d-%m'を追加する必要があるので、あなたは、日時にスワップ月と日を持っているようだ：

df = pd.DataFrame({'Date': ['2016-24-02']}) 
print (df) 
     Date 
0 2016-24-02 

print (pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%d-%m')) 
0 2016-02-24 
Name: Date, dtype: datetime64[ns] 

あなたが使用できる変換した後：

dt.strftime：

print (df.Date.dt.strftime('%m')) 

抽出物を有する別の溶液monthは、stringそして最後zfillによってゼロ塗りつぶしを追加します。

print (df.Date.dt.month.astype(str).str.zfill(2)) 

サンプル：

start = pd.to_datetime('2015-02-24') 
rng = pd.date_range(start, periods=10, freq='m') 

df = pd.DataFrame({'Date': rng}) 
print (df) 
     Date 
0 2015-02-28 
1 2015-03-31 
2 2015-04-30 
3 2015-05-31 
4 2015-06-30 
5 2015-07-31 
6 2015-08-31 
7 2015-09-30 
8 2015-10-31 
9 2015-11-30 


print (df.Date.dt.strftime('%m')) 
0 02 
1 03 
2 04 
3 05 
4 06 
5 07 
6 08 
7 09 
8 10 
9 11 
Name: Date, dtype: object 

---

print (df.Date.dt.month.astype(str).str.zfill(2)) 
0 02 
1 03 
2 04 
3 05 
4 06 
5 07 
6 08 
7 09 
8 10 
9 11 
Name: Date, dtype: object 

最終あなたはisinを条件とnumpy.whereを使用することができます。

saison = ["04","05","06","07","08","09"] 
df['Saison'] = np.where(df.Date.dt.strftime('%m').isin(saison), 'Sommer','Winter') 
print (df) 
     Date Saison 
0 2015-02-28 Winter 
1 2015-03-31 Winter 
2 2015-04-30 Sommer 
3 2015-05-31 Sommer 
4 2015-06-30 Sommer 
5 2015-07-31 Sommer 
6 2015-08-31 Sommer 
7 2015-09-30 Sommer 
8 2015-10-31 Winter 
9 2015-11-30 Winter