python - 替换 pandas 系列中的值，其中要替换的元素包含要替换的元素的一部分

Question

例如，我想将 2/8/2014 0:00 替换为 2014 并将 1/29/2015 0:00 替换为2015 及以后。

2014               180657
2015               153837
2014                72395
2012                69708
2013                61364
2015                54117
2013                 3313
2012                 1076
2/8/2014 0:00           2
7/3/2014 0:00           2
1/29/2015 0:00          2
9/1/2014 0:00           2
11/22/2014 0:00         2
10/16/2014 0:00         2

Answer 1

从系列开始，ser:

2014               180657
2015               153837
2014                72395
2012                69708
2013                61364
2015                54117
2013                 3313
2012                 1076
2/8/2014 0:00           2
7/3/2014 0:00           2
1/29/2015 0:00          2
9/1/2014 0:00           2
11/22/2014 0:00         2
10/16/2014 0:00         2
dtype: int64

您可以将索引转换为日期时间并提取年份:

ser.index = pd.to_datetime(ser.index, errors='coerce').year
ser

2014    180657
2015    153837
2014     72395
2012     69708
2013     61364
2015     54117
2013      3313
2012      1076
2014         2
2014         2
2015         2
2014         2
2014         2
2014         2
dtype: int64

如果这引入了 NaN，您可以通过以下方式消除它们

ser = ser[ser.index.notnull()]
ser.index = ser.index.astype('int')

如果你想按年份分组，你可以按索引分组:

ser.groupby(level=0).sum()
Out: 
2012     70784
2013     64677
2014    253062
2015    207956
dtype: int64