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从时间戳列中提取年/月,并将其存储在两个新列中

pandas python-3.x python

buhtz · 技术社区 · 5 年前

我有一个 DataFrame 这样地

                        DATE
0 2021-06-15 14:22:02.424126
1 2021-06-15 14:22:02.424126

YEAR 和 MONTH .

df['YEAR'] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df['MONTH'] = df.DATE.apply(lambda x: x.month)

这给了我预期的结果

                    DATE  YEAR  MONTH
0 2021-06-15 14:23:16.315543  2021      6
1 2021-06-15 14:23:16.315543  2021      6

# what I wish
df[['A', 'B']] = df.DATE.apply(lambda x: (x.year, x.month))

但结果让我困惑。

                        DATE  YEAR  MONTH     A     B
0 2021-06-15 14:23:16.315543  2021      6  2021  2021
1 2021-06-15 14:23:16.315543  2021      6     6     6

我无法添加 axis=1 到 apply() .

这是我的全部代码

import pandas as pd

# That is the initial DataFrame
df = pd.DataFrame(data = {'DATE': [pd.Timestamp.now(),
                                   pd.Timestamp.now()]})

# works fine
df['YEAR'] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
df['MONTH'] = df.DATE.apply(lambda x: x.month)

# what I wish
df[['A', 'B']] = df.DATE.apply(lambda x: (x.year, x.month))

print(df)

1 回复 | 直到 5 年前

jezrael 5 年前

更快的是使用本机函数,这是矢量化的,而不是 apply .dt for应用函数for Series/ column :

df['YEAR'] = df.DATE.dt.year
df['MONTH'] = df.DATE.dt.month

df[['A', 'B']] = df.DATE.apply(lambda x: (x.year, x.month)).tolist()

# That is the initial DataFrame with 10k rows
df = pd.DataFrame(data = {'DATE': [pd.Timestamp.now()] * 10000})


In [168]: %%timeit
     ...: df['YEAR'] = df.DATE.apply(lambda x: x.year)
     ...: df['MONTH'] = df.DATE.apply(lambda x: x.month)
     ...: 
     ...: 
70.4 ms Â± 265 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [169]: %%timeit
     ...: df[['A', 'B']] = df.DATE.apply(lambda x: (x.year, x.month)).tolist()
     ...: 
     ...: 
64.5 ms Â± 7.28 ms per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [170]: %%timeit
     ...: df['C'] = df.DATE.dt.year
     ...: df['D'] = df.DATE.dt.month
     ...: 
     ...: 
2.34 ms Â± 17.6 Âµs per loop (mean Â± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

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