Datetime 从pandas（python）数据帧对象中提取小时、日期和月份

使用熊猫数据帧

df

：

         x                   y
0   29-04-2014 07:40:52     07:40:52
1   29-04-2014 07:59:25     07:15:00
2                NaN             NaN
3   29-04-2014 08:16:12     07:45:00
4   09-05-2014 08:19:14     07:30:00
5   23-04-2014 08:27:16     08:30:00
6   29-04-2014 08:37:16     07:00:00
7                NaN             NaN
8   29-04-2014 08:41:16     07:30:00
9   25-03-2014 08:42:16     07:30:00

如果列

x

包含

日期月年小时：分钟：秒

和

y

存储

小时：分钟：秒

，如何仅提取：

列

x

的日期[

29

自第0行开始]

x

列第0行起的月份[

04

或

April

列

x

的月份和日期[

29-04

或

4月29日

自第0行开始]

列

x

和

y

的小时和分钟[

07-40

自第0行开始]

我使用

df=pd.read_表（“C:\data.txt，sep='\t'”）

但它最初来自MS Excel或MS Access

当我运行

df.dtypes

时，我得到

   x    object
   y    object
   dtype: object

我正在使用Python

3.4

开发Pandas版本

0.14.1

示例数据帧

import numpy as np
import pandas a pd

df = pd.DataFrame({'x': ['29-04-2014 07:40:52', np.nan, '29-04-2014 08:16:16','29-04-2014 08:19:56', '29-04-2014 08:27:20'],
                   'y': ['07:40:52', '07:15:00', np.nan, '07:45:00', '07:30:00']})

---

我认为熊猫的方法是把x作为索引，然后你可以使用一些简单的方法来提取你想要的。非同步方式是使用datetime模块

熊猫路。。。作为背景，您可以阅读周围的timeseries数据，这是非常好的

设置一些示例数据：

n = 10
df = pd.DataFrame(pd.date_range('1/1/2000', periods=n))
df.columns = ['x']
df['z'] = rand(n)
df.set_index('x', inplace=True)
print df

                   z
x                   
2000-01-01  0.863064
2000-01-02  0.980083
2000-01-03  0.278810
2000-01-04  0.960890
2000-01-05  0.309591
2000-01-06  0.662498
2000-01-07  0.802367
2000-01-08  0.403791
2000-01-09  0.981172
2000-01-10  0.342935

请注意，您的数据似乎不是以x为索引设置的。这是重要的一步

将日期作为时间点击后，您可以访问所需内容：

df['d'] = df.index.day
df['m'] = df.index.month
df['y'] = df.index.year
print df

                   z     y   d  m
x                                
2000-01-01  0.863064  2000   1  1
2000-01-02  0.980083  2000   2  1
2000-01-03  0.278810  2000   3  1
2000-01-04  0.960890  2000   4  1
2000-01-05  0.309591  2000   5  1
2000-01-06  0.662498  2000   6  1
2000-01-07  0.802367  2000   7  1
2000-01-08  0.403791  2000   8  1
2000-01-09  0.981172  2000   9  1
2000-01-10  0.342935  2000  10  1

---

非常感谢。我有其他类似条目的列，但其中只有一列可以作为索引。