Работа с датами и временем — распространенная задача при анализе и обработке данных. Библиотека Pandas в Python предоставляет мощные инструменты для обработки данных даты и времени. В этой статье мы рассмотрим различные методы исключения дней из объекта datetime с помощью Pandas. Мы подробно обсудим каждый метод и приведем примеры кода для лучшего понимания.

Метод 1: использование метода доступа .dt
Pandas предоставляет удобный метод доступа .dt, который позволяет нам получить доступ к свойствам даты и времени столбца Series или DataFrame. Чтобы опустить дни, мы можем установить для компонента дня фиксированное значение, например 1. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with datetime column
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Omit the days
df['date'] = df['date'].dt.replace(day=1)
# Print the modified DataFrame
print(df)

Выход:

        date
0 2021-01-01
1 2021-02-01
2 2021-03-01

Метод 2: использование метода .apply()
Другой подход — использовать метод .apply()вместе с лямбда-функцией для изменения значений даты и времени. В лямбда-функции мы можем создать новый объект datetime с нужными компонентами месяца и года, сохраняя при этом фиксированным компонент дня. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with datetime column
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Omit the days
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: pd.Timestamp(year=x.year, month=x.month, day=1))
# Print the modified DataFrame
print(df)

Выход:

        date
0 2021-01-01
1 2021-02-01
2 2021-03-01

Метод 3: использование метода .dt.to_period().
Pandas предоставляет метод .dt.to_period(), который позволяет нам преобразовывать объект datetime в объект Period с указанной частотой. Установив частоту «M» (месяц), мы можем опустить дни. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame with datetime column
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# Omit the days
df['date'] = df['date'].dt.to_period('M').dt.to_timestamp()
# Print the modified DataFrame
print(df)

Выход:

        date
0 2021-01-01
1 2021-02-01
2 2021-03-01

В этой статье мы рассмотрели различные методы исключения дней из объекта datetime с помощью Pandas. Мы обсудили три метода: использование метода доступа .dt, метода .apply()и метода .dt.to_period(). Каждый метод предусматривает свой подход для достижения желаемого результата. Применяя эти методы, вы можете легко манипулировать и извлекать соответствующую информацию из данных datetime в своих проектах анализа данных.