Hướng dẫn how do i join month and year in python? - làm cách nào để tham gia tháng và năm trong python?

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ thấy cách kết hợp các cột chứa năm, tháng và ngày thành một cột duy nhất của loại DateTime. Chúng ta có thể kết hợp nhiều cột vào một cột ngày duy nhất theo nhiều cách. Đầu tiên, chúng ta sẽ thấy làm thế nào chúng ta có thể kết hợp cột năm, tháng và ngày thành một cột của loại DateTime, trong khi đọc dữ liệu bằng hàm pandas read_csv (). Tiếp theo, chúng tôi sẽ kết hợp các cột năm, tháng và ngày bằng cách sử dụng hàm Pandas application ().

Đầu tiên, chúng ta hãy tải gấu trúc.

import pandas as pd

Chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu mẫu chỉ chứa ba cột, năm, tháng và ngày. Chúng tôi sẽ tải dữ liệu trực tiếp từ trang GitHub.

path2data = "https://raw.githubusercontent.com/cmdlinetips/data/master/combine_year_month_day_into_date_pandas.csv"
df = pd.read_csv(path2data)

Dữ liệu của chúng tôi trông như thế này.

df.head()

year	month	day
0	2012	1	1
1	2012	1	2
2	2012	1	3
3	2012	1	4
4	2012	1	5

Kết hợp các cột năm, tháng và ngày vào cột DateTime trong khi đọc tệp

Một trong những cách để kết hợp 3 cột tương ứng với năm, tháng và ngày trong một khung dữ liệu là phân tích chúng là biến ngày trong khi tải tệp dưới dạng gấu trúc DataFrame.

Trong khi tải tệp dưới dạng khung dữ liệu Pandas bằng cách sử dụng hàm read_csv (), chúng tôi có thể chỉ định các tên cột sẽ được kết hợp vào cột DateTime. Chúng tôi sẽ sử dụng đối số của par par_dates đối với hàm read_csv () và cung cấp các cột năm, tháng và ngày làm giá trị cho từ điển với biến ngày mới làm khóa.

df = pd.read_csv(path2data,
                 parse_dates= {"date" : ["year","month","day"]})

Bây giờ pandas xông read_csv () kết hợp các cột đó vào một cột ngày duy nhất. Và chúng ta có thể kiểm tra kiểu dữ liệu của biến mới bằng hàm pandas thông tin ().

df.info()

Chúng ta có thể thấy rằng đó là một đối tượng của loại DateTime [ns].

RangeIndex: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   date    100 non-null    datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1) <===
memory usage: 928.0 bytes

Cũng lưu ý rằng trong khi kết hợp ba cột vào một cột ngày duy nhất, ba cột ba không nằm trong khung dữ liệu. Nếu bạn, chúng tôi muốn giữ ba cột sau khi kết hợp chúng thành DateTime, chúng tôi cần sử dụng

df = pd.read_csv(path2data,
                 parse_dates= {"date" : ["year","month","day"]},
                keep_date_col=True)

Bây giờ chúng tôi có bốn cột bao gồm cột năm, tháng và ngày ban đầu

df.head()

RangeIndex: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   date    100 non-null    datetime64[ns]
 1   year    100 non-null    object        
 2   month   100 non-null    object        
 3   day     100 non-null    object        
dtypes: datetime64[ns](1), object(3)
memory usage: 3.2+ KB

Kết hợp các cột tháng, năm và ngày với gấu trúc áp dụng ()

Một cách tiếp cận khác để kết hợp nhiều cột vào một cột ngày đầu tiên bằng cách dán ba cột bằng cách sử dụng hàm application ().

Trong ví dụ này, chúng tôi chỉ định các cột quan tâm. Trong DataFrame mẫu của chúng tôi, đó là tất cả các cột. Và sau đó sử dụng hàm lambda để kết hợp ba giá trị theo một hàng bằng hàm nối ().

import pandas as pd

Bây giờ chúng tôi có một cột mới cho ngày.

import pandas as pd

Chúng ta có thể sử dụng hàm thông tin () để thấy rằng biến mới chưa phải là đối tượng DateTime.

import pandas as pd

Chúng ta có thể chuyển đổi cột ngày thành loại DateTime bằng cách sử dụng hàm pandas to_dateTime () như trong bài đăng.

import pandas as pd