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在pandas Dataframe中,如何将月的缩写改为数字月?

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:

代码语言:txt
复制
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:

代码语言:txt
复制
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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