Python 使用Pandas操作数据帧中的序列

我在数据框中有一个日期列，如下所示：

(Year-Month-Day)
2017-09-21
2018-11-25

我正在尝试创建一个只考虑年份的函数，我一直在尝试以下内容

df[df['DateColumn'].str[:3]=='2017']

但我收到了这个错误：

AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

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如何在函数中只考虑日期的前四个字符？谢谢。

我想您正在寻找：

df['year'] = [d.year for d in df['DateColumn']]

仅当列的元素为pandas.tslib.Timestamp时，此操作才有效。如果没有，则：

df['DateColumn'] = pd.to_datetime(df['DateColumn'])
df['year'] = [d.year for d in df['DateColumn']]

更新：改用此选项：

df.loc[pd.to_datetime(df['DateColumn']).dt.year == 2017]

据此：

如果您有一个日期时间格式的系列，您应该能够使用dt访问器

因此，您可能可以这样做：

df[df.dt.year == 2017]

尝试：

df=pd.to_datetime（df.col）.apply（λx:x.year）

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这将

col

转换为日期时间格式，然后从中提取年份，使其成为一个系列。

它似乎告诉您不能使用字符串方法访问日期时间对象。关于访问pandas datetime值的更多阅读

pd.to_datetime（df['DateColumn']）.dt.year

当您使用pandas时，请记住不要使用loopsOk。谢谢：）我认为这与我得到的结果类似：df.loc[df.loc[，'DateColumn'].dt.year==2017，：]

df

是一个数据框架，而不是一个系列。它将没有

dt

存取器。在发布答案之前，请先测试一下你的代码。哎呀，我的错了，标题上写着“系列”。