python - pandas dataframe 列中每个对象的访问属性

Question

考虑以下 mwe:

import pandas as pd
from decimal import *
from datetime import date

d1={'Date':date(2016,10,24),'Value':Decimal(20)}
d2={'Date':date(2016,10,25),'Value':Decimal(10)}
d3={'Date':date(2016,9,25),'Value':Decimal(50)}
d4={'Date':date(2016,9,24),'Value':Decimal(5)}

df=pd.DataFrame([d1,d2,d3,d4])

我可以通过以下方式访问单个日期的月属性:

df.Date[0].month
Out[22]: 10

但是df.Date.month不会返回包含我所期望的所有月份的向量。相反，它会抛出一个错误:

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'month'

有没有一种好的方法可以完成此任务，而无需迭代数据帧？

Answer 1

您需要先转换 to_datetime然后使用 dt.month :

print (pd.to_datetime(df.Date).dt.month)
0    10
1    10
2     9
3     9
Name: Date, dtype: int64

使用 apply 的另一个较慢的解决方案:

print (df.Date.apply(lambda x: x.month))
0    10
1    10
2     9
3     9
Name: Date, dtype: int64

时间:

#[40000 rows x 2 columns]
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)

In [292]: %timeit (df.Date.apply(lambda x: x.month))
100 loops, best of 3: 15.8 ms per loop

In [293]: %timeit (pd.to_datetime(df.Date).dt.month)
100 loops, best of 3: 5.44 ms per loop