pandas怎么获取dataframe的日期列中的月日数据不要年份只要月日

可以通过pandas中的dt属性来获取日期列中的月日数据，具体方法如下：

假设日期列的名称为"date_column"，首先将该列转化为日期格式：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

然后就可以使用dt属性来获取月日数据了，例如：

df['month_day'] = df['date_column'].dt.strftime('%m-%d')

其中，strftime('%m-%d')表示将日期格式化为只包含月日的字符串，%m表示月份，%d表示日期。执行上述代码后，会在原数据框中新增一列"month_day"，其中包含日期列中的月日数据。

相关问题

（1）对某市空气质量检测数据的读取及处理（45分） ①使用Pandas的DataFrame类对象读取数据；（5分） ②过滤数据中的缺失值、重复值和异常值；（5分） ③在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值；（10分） ④根据月份生成相应的季度标志变量；（10分） 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级；（15

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

# 过滤缺失值和重复值
df.dropna(inplace=True)  # 过滤缺失值
df.drop_duplicates(inplace=True)  # 过滤重复值

# 过滤异常值
df = df[df['AQI'] >= 0]

# 增加年份和月份列
df['年份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0]))
df['月份'] = df['日期'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1]))

# 根据月份生成季度标志变量
df['季度'] = df['月份'].apply(lambda x: (x-1)//3+1)

# 根据AQI分组获取空气质量等级
bins = [-1, 50, 100, 150, 200, 300, 500]
labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染']
df['空气质量等级'] = pd.cut(df['AQI'], bins=bins, labels=labels)

# 打印处理后的DataFrame
print(df.head())

上述代码将读取名为"air_quality_data.csv"的文件，并将其存储到名为"df"的DataFrame对象中。然后，我们使用dropna()函数和drop_duplicates()函数过滤缺失值和重复值。接着，我们过滤了AQI小于0的异常值。接下来，我们使用apply()函数和lambda表达式从日期列中获取相应的年份和月份，并将其添加为新的列。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式根据月份生成季度标志变量。最后，我们使用cut()函数根据AQI分组获取对应的空气质量等级，并将其添加为新的列。

对某市空气质量检测数据的读取及处理（45分） ① 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据；（5分） ② 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值；（5分） ③ 在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值；（10分） ④ 根据月份生成相应的季度标志变量；（10分） ⑤ 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级；（15分）

好的，我会根据您的要求回答您的问题。以下是对某市空气质量检测数据的读取及处理的解答：

① 使用Pandas的DataFrame类对象读取数据：

可以使用Pandas中的read_csv方法读取csv格式的数据文件，例如：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

这将会把名为data.csv的数据文件读取成一个DataFrame对象，可以使用data.head()方法查看前几行数据。

② 过滤数据中的缺失值、重复值和异常值：

可以使用dropna方法删除存在缺失值的行或列，例如：

data = data.dropna()

可以使用drop_duplicates方法删除重复值，例如：

data = data.drop_duplicates()

可以根据数据的分布情况，使用数学方法或者专业知识来判断和处理异常值。

③ 在生成的DataFrame中增加两列“年份”、“月份”，并使用apply函数和lambda表达式从“日期”列中获取相应的值：

可以使用apply方法和lambda表达式来对每一行的数据进行处理，例如：

data['year'] = data['date'].apply(lambda x: int(x.split('-')[0]))
data['month'] = data['date'].apply(lambda x: int(x.split('-')[1]))

这将会从date列中获取年份和月份，并将其添加到DataFrame中。

④ 根据月份生成相应的季度标志变量：

可以使用apply方法、lambda表达式和numpy库来生成季度标志变量，例如：

import numpy as np

data['quarter'] = data['month'].apply(lambda x: np.ceil(x / 3))

这将会根据月份生成相应的季度标志变量，并将其添加到DataFrame中。

⑤ 对空气质量指数AQI分组，获得对应的空气质量等级：

可以使用cut方法对AQI进行分组，例如：

bins = [-np.inf, 50, 100, 150, 200, 300, np.inf]
labels = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染']
data['level'] = pd.cut(data['AQI'], bins=bins, labels=labels)

这将会将AQI按照bins中的区间进行分组，并将其对应的等级添加到DataFrame中的level列中。