如何向pandas中的日期列添加年份

在pandas中向日期列添加年份可以使用dt.year方法。以下是完善且全面的答案：

添加年份的步骤如下：

1. 确保日期列的数据类型是日期时间类型，可以使用pd.to_datetime()方法将列转换为日期时间类型。

df['日期列名'] = pd.to_datetime(df['日期列名'])

1. 使用dt.year方法获取年份，并将结果赋值给一个新的列。

df['年份列名'] = df['日期列名'].dt.year

以上步骤将在现有的DataFrame中创建一个新的列，其中包含了每个日期的年份。

优势：

• 可以根据年份进行时间序列分析，比如按照年份对数据进行汇总、分组、计数等操作。
• 可以将日期列拆分为年、月、日等组成部分，方便进一步的时间序列处理和分析。

应用场景：

• 金融行业：根据年份对股票市场数据进行统计和分析。
• 销售行业：根据年份对销售数据进行季度、年度统计和趋势分析。
• 天气预测：根据年份对气象数据进行季节、年度统计和分析。
• 社交媒体：根据年份对用户活动和趋势进行分析。

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