Series.dt может использоваться для доступа к значениям серии, как дата-время, и возвращать несколько свойств. Series.dt.year Pandas Series.dt.year возвращает пустой массив, содержащий год даты и время в базовых данных этого объекта серии.
Синтаксис: Series.dt.year
Параметр: Нет
Возвращает: массив numpy
Пример № 1: Используйте Series.dt.year атрибут , чтобы вернуть год даты и времени в базовых данных этого объекта Series.
# import pandas as pd
import pandas as pd
# Создать серию
sr = pd.Series ([ `2012-10-21 09:30` , `2019-7-18 12:30` , `2008-02-2 10:30` ,
`2010-4-22 09: 25` , ` 2019 -11-8 02:22` ])
# Создать индекс
idx = [ `День 1` , ` День 2` , `День 3` , `День 4` , ` День 5` ]
# установить индекс
sr.index < /код> <класс кода = "ключевое слово"> = idx
# Преобразование базовых данных в дату и время
sr = pd.to_datetime (sr)
# Print series
print (sr)
Вывод:
Теперь мы будем использовать атрибут Series. dt.year , чтобы вернуть год даты и времени в базовых данных этого объекта Series.
|
Выход: Пример № 2: Используйте атрибут
|
Вывод: 
Теперь мы будем использовать атрибут Series.dt.year для вернуть год даты e и время в базовых данных этого объекта Series.
# год возврата
result = sr.dt.year
# результат печати
print (результат)
Вывод: 
Как и мы, мы видим из вывода, что атрибут Series.dt.year успешно получил доступ и вернул год даты и времени в базовые данные данного объекта серии.