将日期范围行拆分为年份(未分组)- Python Pandas

将日期范围行拆分为年份(未分组)是指将包含日期范围的数据拆分为每一年的数据，但不进行分组。在Python中，可以使用Pandas库来实现这个功能。

首先，我们需要导入Pandas库并读取包含日期范围的数据。假设我们有一个名为"df"的数据框，其中包含一个名为"date_range"的列，表示日期范围。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用Pandas的to_datetime函数将"date_range"列转换为日期时间类型。

# 将"date_range"列转换为日期时间类型
df['date_range'] = pd.to_datetime(df['date_range'])

然后，我们可以使用Pandas的dt属性来提取年份，并将其存储在一个新的列中。

# 提取年份并存储在新的列中
df['year'] = df['date_range'].dt.year

最后，我们可以打印出结果，查看拆分后的数据。

# 打印结果
print(df)

这样，我们就可以将日期范围行拆分为年份(未分组)。如果需要对每一年的数据进行分组或进一步处理，可以使用Pandas的groupby函数和其他相关函数来实现。

关于Pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：Pandas库介绍。