計算數據框中的日期從日期時間列到 Python 中的另一列

Question

我有一個帶有datetime時間列的dataframe ，例如2014-01-01 、 2016-06-05等。現在我想在dataframe添加一個列來計算一年中的第幾天（對於給定的年份）。

在這個論壇上，我確實確實找到了一些提示，但我正在努力解決類型和dataframe的問題。 所以這很好用

from datetime import datetime

day_to_calc = today

day_of_year = day_to_calc.timetuple().tm_yday

day_of_year

但是我的day_to_calc不是今天，而是df['Date'] 。 但是，如果我嘗試這個

df['DOY'] = df['Date'].timetuple().tm_yday

我得到

AttributeError：“系列”對象沒有屬性“timetuple”

好的，所以我想我可能需要一個地圖功能？ 所以我正在嘗試類似..

df['DOY'] = map (datetime.timetuple().tm_yday,df['Date'])

你們肯定知道那是多么愚蠢；-)（但我仍在學習 Python）

TypeError: 'datetime.datetime' 對象的描述符 'timetuple' 需要參數

所以這是有道理的，因為我需要將日期作為參數傳遞，sooo ..嘗試

df['DOY'] = datetime.timetuple(df['Date']).tm_yday 

TypeError: 描述符 'timetuple' 需要一個 'datetime.datetime' 對象但收到了一個 'Series'

一定有一個簡單的方法，但我就是想不通語法:-(

Answer 1

使用dayofyear函數：

import pandas as pd
# first convert date string to datetime with a proper format string
df = pd.DataFrame({'Date':pd.to_datetime(['2014-01-01', '2016-06-05'], format='%Y-%m-%d')})
# calculate day of year
df['DOY'] = df['Date'].dt.dayofyear
print(df)

輸出：

        Date  DOY
0 2014-01-01    1
1 2016-06-05  157

Answer 2

我注意到上面的答案沒有詳細說明，所以我在下面提供了一個更具解釋性的答案。

嘗試以下操作：

import pandas as pd

# Create a pandas datetime range for the year 2022
passed_2022 = pd.date_range('2022-01-01', '2022-12-31')

# Convert the datetime range to a list of strings in the format 'YYYY-MM-DD'
passed_2022_list = [i.strftime('%Y-%m-%d') for i in passed_2022]

# Create a DataFrame
data = pd.DataFrame({'datetime': passed_2022_list})

# Filter the data DataFrame to only include dates in the passed_2022 list
data = data[data['datetime'].isin(passed_2022_list)]

# Count the number of rows in the filtered DataFrame
num_days_passed = len(data)

# Create a new DataFrame with 'datetime' and 'DAYS_OF_YEAR' columns
result = pd.DataFrame({'datetime': passed_2022_list,
                       'DAYS OF YEAR': range(1, num_days_passed+1)})

# Print the result of the DataFrame
print(result)

輸出：

      datetime        DAYS OF YEAR
0    2022-01-01            1
1    2022-01-02            2
2    2022-01-03            3
3    2022-01-04            4
4    2022-01-05            5
..      ...               ...
360  2022-12-27           361
361  2022-12-28           362
362  2022-12-29           363
363  2022-12-30           364
364  2022-12-31           365

[365 rows x 2 columns]

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