Python 在pandas.DataFrame中更改年份

我有大量的时间序列数据，我想在一定范围内将所有年份更改为1900年（例如）。我的MWE是

import pandas as pd
from datetime import date

df = pd.DataFrame({
    'name': ['alice','bob','charlie'],
    'date_of_birth': ['10/25/2005','10/29/2002','01/01/2001']})

# convert to type datetime
df['date_of_birth'] = pd.to_datetime(df['date_of_birth'])
print(df)

df['date_of_birth'] = df['date_of_birth'].mask(df['date_of_birth'].dt.year > 2000, \
                         df['date_of_birth'] - pd.to_timedelta(100, unit='y') + \
                         pd.to_timedelta(12, unit='h'))
print(df)

此方法会更改年份、月份和天数。有没有办法只改变年份而不改变其他一切？

我们可以使用：

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为什么要在时间增量（12，unit='h'）中添加

pd.

？你需要它，否则这是一个测试？你是对的，那一点是没有必要的

s = df["date_of_birth"].apply(lambda x: x.replace(year=1900))
df["date_of_birth"] = np.where(df["date_of_birth"].dt.year > 2000, s, df["date_of_birth"])

      name date_of_birth
0    alice    1900-10-25
1      bob    1900-10-29
2  charlie    1900-01-01