Python 将数字函数应用于pandas.series的快速方法

这里针对具体的案例描述了这个问题，但是对于许多类似的项目来说，它是有价值的

一个名为month的pandas.series包含每个样本的月份日期，格式为int（1,2,3,4，…）。我想把它改成“01，02，03，…12”的样式，然后加上年份

使用“{0:0=2d}”。格式（a）和循环，可以轻松转换序列值：

df['date'] = np.nan
for i in range(0,len(df),1):
    df.date.iloc[i] = df.year.iloc[i] +"-"+'%2d'%df.month.values.iloc[i]   
### df.date is a new series contain the year-month('2017-01','2017-02')

但是循环策略是无效的，有没有简单的方法来实现相同的目标？

您可以将月份转换为

str

类型，然后使用：

要将其与年份连接，请执行以下操作：

df.year.astype(str) + '-' + df.month.astype(str).str.zfill(2)

---

您可以使用

apply

：

month.apply("{0:0=2d}".format)

时机

• Psidom方法

%timeit month.astype（str）.str.zfill（2）

10个回路，最佳3个：每个回路39.1毫秒

• 此方法：

%timeit month.apply（“{0:0=2d}”。格式）

100圈，最佳3圈：每圈7.93毫秒

输出：

0       2014-10
1       2012-04
2       2015-03
3       2014-05
4       2007-03
5       2008-04

---

您可以在具有适当命名列的数据帧上使用

pd.to_datetime

，创建一系列日期时间对象

考虑数据帧

df

df = pd.DataFrame(dict(year=[2011, 2012], month=[3, 4]))
df

   month  year
0      3  2011
1      4  2012

我们所缺少的就是

day

列。如果我们添加它，我们可以将它传递到

pd.to\u datetime

pd.to_datetime(df.assign(day=1))

0   2011-03-01
1   2012-04-01
dtype: datetime64[ns]

---

嗯，那很方便。现在怎么办

pd.to_datetime(df.assign(day=1)).apply('{:%Y-%m}'.format)

0    2011-03
1    2012-04
dtype: object

或

---

新建专栏

df.assign(year_month=pd.to_datetime(df.assign(day=1)).dt.strftime('%Y-%m'))

   month  year year_month
0      3  2011    2011-03
1      4  2012    2012-04

---

然而，我们本可以这样做的

df.assign(year_month=df.apply(lambda x: '{year}-{month:02d}'.format(**x), 1))

   month  year year_month
0      3  2011    2011-03
1      4  2012    2012-04

---

在效率方面,；字符串方法在构建阶段可能会比这更好，但是使用datetimes之后您将要做的事情可能会更快、更容易。

pd.to_datetime(df.assign(day=1)).dt.strftime('%Y-%m')

0    2011-03
1    2012-04
dtype: object

df.assign(year_month=pd.to_datetime(df.assign(day=1)).dt.strftime('%Y-%m'))

   month  year year_month
0      3  2011    2011-03
1      4  2012    2012-04

df.assign(year_month=df.apply(lambda x: '{year}-{month:02d}'.format(**x), 1))

   month  year year_month
0      3  2011    2011-03
1      4  2012    2012-04