基于年份创建新的DataFrame列

是指在数据分析和处理过程中，根据已有的日期数据，通过提取年份信息，创建一个新的列来存储年份信息。这样可以方便对数据进行按年份的分组、统计和分析。

在Python的数据分析库Pandas中，可以使用以下步骤基于年份创建新的DataFrame列：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame： 假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为"日期"的列，存储了日期信息。

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2023-03-01', '2023-04-01']})

1. 将"日期"列转换为日期类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

1. 提取年份信息并创建新的列：

df['年份'] = df['日期'].dt.year

通过以上步骤，我们成功地基于年份创建了一个名为"年份"的新列，其中存储了从"日期"列中提取的年份信息。

应用场景： 基于年份创建新的DataFrame列在数据分析和可视化中非常常见。它可以用于按年份对数据进行分组和聚合统计，例如计算每年的销售额、用户增长情况等。同时，基于年份的数据分析也可以用于绘制时间序列图，展示随时间变化的趋势。

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