要将分类周期的日期时间组返回到新的pandas列中,可以使用pandas库中的datetime模块和apply函数来实现。
首先,确保已经导入了pandas库和datetime模块:
import pandas as pd
from datetime import datetime
接下来,假设我们有一个包含日期时间的pandas DataFrame,其中有一个列名为"datetime",包含了一系列的日期时间数据。我们想要将这些日期时间数据按照分类周期进行分组,并将结果返回到一个新的列中。
首先,我们需要定义一个函数来处理每个日期时间数据,并返回相应的分类周期。例如,我们可以将日期时间按照月份进行分类:
def get_category(datetime):
return datetime.strftime("%Y-%m")
然后,我们可以使用apply函数将这个函数应用到"datetime"列的每个元素上,并将结果存储到一个新的列中,例如"category":
df['category'] = df['datetime'].apply(get_category)
这样,我们就将分类周期的日期时间组返回到了新的pandas列"category"中。
接下来,让我们来看一下这个方法的一些优势和应用场景:
优势:
应用场景:
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