data_babyday['year']=data_babyday['birthday'].dt.time data['month']=data_babyday['birthday'].dt.data data['day']=data_babyday['birthday'].dt.hour
时间: 2023-10-18 22:04:19 浏览: 32
在Pandas中,可以使用.dt属性来获取Series或DataFrame中日期时间类型数据的各个部分(如年、月、日、时、分、秒等),然后将其赋值给新的列。下面是将"data_babyday" DataFrame中的"birthday"列拆分成"year"、"month"和"day"三列的代码示例:
```
import pandas as pd
# 假设data_babyday DataFrame中已经存在"birthday"列,并且该列已经是日期时间类型
data_babyday['year'] = data_babyday['birthday'].dt.year # 获取年份信息,并将其赋值给名为"year"的新列
data_babyday['month'] = data_babyday['birthday'].dt.month # 获取月份信息,并将其赋值给名为"month"的新列
data_babyday['day'] = data_babyday['birthday'].dt.day # 获取日期信息,并将其赋值给名为"day"的新列
```
在上面的代码中,我们使用了.dt.year、.dt.month和.dt.day属性来获取"birthday"列中的年、月、日信息,并将其分别赋值给"data_babyday" DataFrame中的"year"、"month"和"day"三列。需要注意的是,这里的".dt"属性只能用于日期时间类型数据,如果"birthday"列不是日期时间类型,可能需要先进行类型转换。