在pandas Dataframe中,可以使用map()
函数将月的缩写改为数字月。
首先,需要创建一个字典,将月的缩写作为键,对应的数字月作为值。例如:
month_dict = {
'Jan': '01',
'Feb': '02',
'Mar': '03',
'Apr': '04',
'May': '05',
'Jun': '06',
'Jul': '07',
'Aug': '08',
'Sep': '09',
'Oct': '10',
'Nov': '11',
'Dec': '12'
}
然后,可以使用map()
函数将Dataframe中的月的缩写列映射为数字月。假设Dataframe中的月的缩写列名为Month
,可以使用以下代码实现:
df['Month'] = df['Month'].map(month_dict)
这样,Dataframe中的月的缩写就会被替换为对应的数字月。
需要注意的是,map()
函数会将无法映射的值替换为NaN
,如果需要保留原始值,可以使用fillna()
函数将NaN
替换回原始值。
这是一个示例答案,如果需要了解更多关于pandas的相关知识,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:腾讯云-云计算。
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