Python 熊猫：如何计算日期列的年-月？

我有一个很大的数据框

df

，它以

%Y-%m-%d

的形式包含日期

df
    val     date
0   356   2017-01-03
1   27    2017-03-28
2   33    2017-07-12
3   455   2017-09-14

我想创建一个新列

YearMonth

，其中包含格式为

%Y%m

df['YearMonth'] = df['date'].dt.to_period('M')

---

但是它需要很长的时间

在较大的

数据帧

中，您的解决方案比

strftime

更快，但输出时间不同-

周期

与

字符串

：

df['YearMonth'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m')
df['YearMonth1'] = df['date'].dt.to_period('M')
print (type(df.loc[0, 'YearMonth']))
<class 'str'>

print (type(df.loc[0, 'YearMonth1']))
<class 'pandas._libs.tslibs.period.Period'>

列表理解也很慢：

In [65]: %timeit df['new'] = [str(x)[:7] for x in df['date']]
209 ms ± 2.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

另一个亚历山大的解决方案：

In [66]: %timeit df['date'].astype(str).str[:7]
236 ms ± 1.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

---

如果

date

列尚未转换为字符串，则可以将其转换为字符串，然后截断为年份和月份（即前七个字符）

---

稍微长一点，但不太明显。你的解决方案更直观，也是我会选择的，你比我快。你是如何在[66]%timeit中复制笔记本的，包括单元格编号和输出的

。

@pyd-使用复制（原始文本）什么快捷键？@pyd-Ctrl+Shift+C

In [66]: %timeit df['date'].astype(str).str[:7]
236 ms ± 1.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

df['YearMonth'] = df['date'].astype(str).str[:7]
   val        date YearMonth
0  356  2017-01-03   2017-01
1   27  2017-03-28   2017-03
2   33  2017-07-12   2017-07
3  455  2017-09-14   2017-09