dateframe中年月日时分秒格式中提取年月日

可以用pandas库中的dt属性来提取年月日，例如：

import pandas as pd

# 创建一个日期时间列
df = pd.DataFrame({'datetime': ['2022-01-01 12:30:00', '2022-02-01 13:40:00', '2022-03-01 15:50:00']})

# 将字符串转换为日期时间格式
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 提取年月日
df['year'] = df['datetime'].dt.year
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['day'] = df['datetime'].dt.day

print(df)

输出结果为：

             datetime  year  month  day
0 2022-01-01 12:30:00  2022      1    1
1 2022-02-01 13:40:00  2022      2    1
2 2022-03-01 15:50:00  2022      3    1

可以看到，通过dt属性，我们成功地提取了年月日信息。

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假设你有一个包含日期时间的DataFrame，你可以使用pandas库中的`to_datetime()`函数来将字符串转换为日期时间对象，并使用`.dt`属性来提取年、月、日。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'datetime': ['2022-04-15 10:30:45', '2022-04-16 11:45:30', '2022-04-17 12:15:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将字符串转换为日期时间对象
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 提取年份、月份和日期
df['year'] = df['datetime'].dt.year
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['day'] = df['datetime'].dt.day

print(df)

这段代码将在DataFrame中创建三列：年份(`year`)、月份(`month`)和日期(`day`)，并从日期时间对象中提取相应的值。你可以根据你的DataFrame结构和需求进行适当的修改。

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import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'datetime': ['2022-04-15 10:30:45', '2022-04-16 11:45:30', '2022-04-17 12:15:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将字符串转换为日期时间对象
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 提取年份、月份、日期和分钟
df['year'] = df['datetime'].dt.year
df['month'] = df['datetime'].dt.month
df['day'] = df['datetime'].dt.day
df['minute'] = df['datetime'].dt.minute

print(df)

这段代码将在DataFrame中创建四列：年份(`year`)、月份(`month`)、日期(`day`)和分钟(`minute`)，并从日期时间对象中提取相应的值。你可以根据你的DataFrame结构和需求进行适当的修改。