# get Weekday and Day of Year. Assign all these date component to new column.df['weekday'] = df['date'].dt.weekdaydf['day_name'] = df['date'].dt.weekday_namedf['dayofyear'] = df['date'].dt.dayofyeardf.head()日期年月日小时分钟工作日日期名称一年中的一天02019-08-102019年810005周六22212019-08-112019年811006星期日22322019-08-122019年812000周一22432019-08-132019年813001周二22542019-08-142019年814002周三226将日期对象转换为数据帧索引我们还可以使用 pandas 将日期时间列放入我们的 DataFrame 的索引中 。这对于探索性数据可视化等任务非常有帮助,因为 matplotlib 会识别出 DataFrame 索引是一个时间序列并相应地绘制数据 。
为此,我们所要做的就是重新定义 df.index:
# Assign date column to dataframe indexdf.index = df.datedf.head()日期年月日小时分钟工作日日期名称一年中的一天日期2019-08-102019-08-102019年810005周六2222019-08-112019-08-112019年811006星期日2232019-08-122019-08-122019年812000周一2242019-08-132019-08-132019年813001周二2252019-08-142019-08-142019年814002周三226结论在本教程中,我们深入研究了 Python 日期时间,并且还对 Pandas 和日历模块进行了一些工作 。我们已经介绍了很多,但请记住:学习某些东西的最佳方式是亲自编写代码!
如果您想练习datetime 使用交互式答案检查编写代码,请查看我们的 Python 中级课程,了解有关 Python 中日期时间 的课程,其中包含交互式答案检查和浏览器内代码运行 。
以上关于本文的内容,仅作参考!温馨提示:如遇健康、疾病相关的问题,请您及时就医或请专业人士给予相关指导!
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