Python 3.x 无需迭代即可计算DataFrame datetime.datetime对象

正如我所看到的，如果您希望代码具有可伸缩性，那么迭代数据帧并不有趣

因此，我正在导入一个带有“日期”列的.xlsx电子表格，pandas会自动将其识别为datetime.datetime格式

下面是一个代码示例：

将熊猫作为pd导入
导入日期时间
df=pd.read\u excel（'Sheet.xlsx'）
df['Date'][0]。月份==1
输出：
真的

如果我尝试

df['Date'].month

它会给出

AttributeError:'Series'对象没有属性'month'

而

df['Date']

输入返回一个包含所有datetime.datetime对象的序列

所以我的问题是，我怎样才能得到一个测试月份所有布尔值的序列，而不必逐个迭代所有行

我也考虑过选择具有给定值的行，但老实说，我一直坚持这样做，因为我正在过滤对象

也可能是错误的，但我相信如果我只需要对月数进行迭代，而不是按每行进行迭代，效率会更高。

如果需要从列中提取属性，请使用

.dt

：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')

mask = df['Date'].dt.month == 1

或用于比较：

mask = df['Date'].dt.month.eq(1)

---

嘿，成功了！！好。。。不能立即使用，因为它得到了

AttributeError:只能将.dt访问器与datetimelike值一起使用
error。但在使用.dt访问器之前，我只需要
df['Data']=pd.to_datetime（df['Data']，errors='concurve'）
，一切正常。谢谢大家!@Azgrom-很有趣，如果从excel读取日期时间，大多数情况下无需转换；）