Python 使用datetime库为多个列提取年份

我想创建一个函数，该函数通过我的

Pandas

数据帧

并将所有日期变量转换为以下格式：

%b-%Y

，例如：

Jun-2017

，

Apr-2017

，

May-2017

，等等，将当前年份与每个注册表中日期年份之间的差异（例如：

2018-对应于每个注册表的年份

）

我的职能是：

def date_to_numeric(df):
  for col in dates:
    print("Converting date variables to years: " + col, flush = True)
    df[col] = df[col].apply(pd.to_datetime, format = '%b-%Y', errors = 'coerce')     
    df[col] = df[col].apply(dt.year)
  return df

我在以下方面遇到问题：

df[col] = df[col].apply(dt.year)

我收到以下错误消息：

AttributeError: module 'datetime' has no attribute 'year'

p.D.我已导入带有以下行代码的datetime库：

import datetime as dt

提前感谢您在如何高效完成此任务方面提供的任何帮助

答复

感谢@DeepSpace answer（请在下方选中标记为正确答案的复选框）：

---

您的代码过于复杂，即使它可以工作

df = pd.DataFrame({'a': ['Jun-2017', 'Apr-2017', 'Jan-2015']})

print(df)

#            a
#   0  Jun-2017
#   1  Apr-2017
#   2  Jan-2015

df['b'] = 2018 - pd.to_datetime(df['a']).dt.year

print(df)

#             a  b
#   0  Jun-2017  1
#   1  Apr-2017  1
#   2  Jan-2015  3

这将按列运行（即需要对每个列分别执行），并且仅当列中的所有元素都可以解析为日期时才起作用。如果您的实际数据并非如此，您需要考虑到这一点（例如，通过将

errors='concurve'

传递到

pd.to\u datetime

：

df = pd.DataFrame({'a': ['Jun-2017', 'Apr-2017', 'Jan-2015', 'i am not a date']})
df['b'] = 2018 - pd.to_datetime(df['a'], errors='coerce').dt.year

print(df)
#                   a    b
#  0         Jun-2017  1.0
#  1         Apr-2017  1.0
#  2         Jan-2015  3.0
#  3  i am not a date  NaN

---

您的代码过于复杂，即使它可以工作

df = pd.DataFrame({'a': ['Jun-2017', 'Apr-2017', 'Jan-2015']})

print(df)

#            a
#   0  Jun-2017
#   1  Apr-2017
#   2  Jan-2015

df['b'] = 2018 - pd.to_datetime(df['a']).dt.year

print(df)

#             a  b
#   0  Jun-2017  1
#   1  Apr-2017  1
#   2  Jan-2015  3

这将按列运行（即需要分别对每列执行），并且仅当列中的所有元素都可以解析为日期时才起作用。如果实际数据不是这样，则需要考虑这一点（例如，通过将

errors='concurve'

传递到

pd.to\u datetime

：

df = pd.DataFrame({'a': ['Jun-2017', 'Apr-2017', 'Jan-2015', 'i am not a date']})
df['b'] = 2018 - pd.to_datetime(df['a'], errors='coerce').dt.year

print(df)
#                   a    b
#  0         Jun-2017  1.0
#  1         Apr-2017  1.0
#  2         Jan-2015  3.0
#  3  i am not a date  NaN

尝试：

尝试：

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您希望您的时差采用什么格式？Hi@jpp numeric integer。例如，对于2017年5月的注册表，结果将是1作为数字（2018-2017=1）。谢谢您的帮助。您希望您的时差采用什么格式？Hi@jpp numeric integer。例如，对于2017年5月的注册表，结果将是1作为数字（2018-2017=1）。谢谢你的帮助。谢谢你的知识@DeepSpace，可以用你的代码行来完成。最后我在我的脚本中输入了这段代码，工作非常完美：def date_to_numeric（df）：col-in-dates:print（“将日期变量转换为年份：”+col，flush=True）df[col]=df[col]。apply（pd.to_datetime，format='%b-%Y'，errors='concure'）df[col]=2018-df[col].apply（pd.to_datetime，errors='concure'）.dt.year return dft感谢您对@DeepSpace的了解，可以使用您的代码行来完成。最后，我在脚本中输入了这段代码，工作非常好：def date\u to\u numeric（df）：对于col-in-dates:print(将日期变量转换为年份：“+col，flush=True）df[col]=df[col]。应用（pd.to_datetime，格式=“%b-%Y”，错误=“强制”）df[col]=2018-df[col]。应用（pd.to_datetime，错误=“强制”）.dt.year return如果您不编写一个只编写代码的答案，而是详细说明一下您的thinkingHi@Rakesh，则如果我导入datetime而不后跟“as dt”，则在执行“print”行后，我会在您的解决方案后收到以下错误：。如果我导入datetime后跟“as dt”“，我在您的“print”行之后收到了以下错误：感谢您的代码。如果您不编写一个只编写代码的答案，而是详细介绍一下您的thinkingHi@Rakesh，我可能会受益更多。如果我导入datetime而不后跟“as dt”，我会在执行您的解决方案之后收到以下错误“打印”行：。如果导入datetime后跟“as dt”，则在“打印”行之后，我会收到以下错误：谢谢您的代码。