python - 从具有 NA 值的 Date 获取 Year & Month 作为字符串

Question

这是当前 df:

ID  Date
1   3/29/2017
2   
3   11/5/2015
4   
5   2/28/2017

我正在尝试将年+月作为新列中的字符串。这是我的代码:

df["Year"] = df["Date"].dt.year
df["Month"] = df["Date"].dt.month
df["yyyy_mm"] = df["Year"].map(str) + "-" + df["Month"].map(str)

问题是当我从日期中提取年份和月份时，它将返回 float 类型。

ID  Date        Year        Month   yyyy_mm        I hope to get this
1   3/29/2017   2017.0      3.0     2017.0-3.0     2017-3
2                                   nan-nan         
3   11/5/2015   2015.0      11.0    2015.0-11.0    2015-11
4                                   nan-nan 
5   2/28/2017   2017.0      2.0     2017.0-2.0     2017-2

我试过用df["Date"].dt.year.astype(int)把它转成int，这样就没有.0了，但我收到此错误:无法将非有限值(NA 或 inf)转换为整数。因为列中有NAN。

我不想用 0 或其他东西填充所有年份和月份，我只想让它们为空，因为 date 在该行是空的。

Answer 1

您应该使用 pd.Series.dt.strftime 直接从 Date 执行字符串转换.

这不仅确保 NaT 行保持 NaT，而且字符串的格式更好，例如几个月的零填充。

df["yyyy_mm"] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m')

print(df)

   ID       Date    Year  Month  yyyy_mm
0   1 2017-03-29  2017.0    3.0  2017-03
1   2        NaT     NaN    NaN      NaT
2   3 2015-11-05  2015.0   11.0  2015-11
3   4        NaT     NaN    NaN      NaT
4   5 2017-02-28  2017.0    2.0  2017-02