Python pandas将年份整数列添加到日期列

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

要将年份整数列添加到日期列，可以使用pandas库中的datetime模块来处理日期和时间数据。首先，需要将日期列转换为pandas的日期时间格式，然后使用dt.year属性提取年份，并将其添加为一个新的整数列。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'],
        '数值': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期时间格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 提取年份并添加为新的整数列
df['年份'] = df['日期'].dt.year

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

          日期  数值   年份
0 2022-01-01  10  2022
1 2022-02-01  20  2022
2 2022-03-01  30  2022

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期和数值的示例数据集。然后，使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间格式。接下来，使用dt.year属性提取年份，并将其添加为一个名为"年份"的新列。最后，打印出结果。

这个方法适用于任何包含日期列的数据集，可以方便地提取年份信息进行后续分析和处理。

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