那如何将日期型数据拆分成年月日三列数据添加到原来dataframe中?同时删除原来的日期型数据列
时间: 2024-02-01 12:16:12 浏览: 26
可以使用 `pandas` 库中的 `dt` 属性将日期型数据拆分成年月日三列数据,并将其添加到原来的 DataFrame 中,最后删除原来的日期型数据列。具体的操作步骤如下:
1. 将日期型数据列转换为 `datetime` 类型:
```
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
```
2. 使用 `dt` 属性将日期拆分成年月日三列数据:
```
df['year'] = df['date_column'].dt.year
df['month'] = df['date_column'].dt.month
df['day'] = df['date_column'].dt.day
```
3. 删除原来的日期型数据列:
```
df = df.drop('date_column', axis=1)
```
完整代码示例:
```
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'date_column': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']})
# 将日期型数据列转换为 datetime 类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
# 使用 dt 属性将日期拆分成年月日三列数据
df['year'] = df['date_column'].dt.year
df['month'] = df['date_column'].dt.month
df['day'] = df['date_column'].dt.day
# 删除原来的日期型数据列
df = df.drop('date_column', axis=1)
print(df)
```
输出结果:
```
year month day
0 2022 1 1
1 2022 1 2
2 2022 1 3
```