哪个是从给定日期提取日，月和年的最快方法？

Question

我将包含150,000行的csv文件读入了熊猫数据框。该数据框具有“日期”字段，日期格式为[[yyyy-mm-dd。我想从中提取月，日和年，然后分别复制到数据框的列中，分别为“月”，“日”和“年”。对于几百条记录，以下两种方法都行得通，但是对于15万条记录，两种方法都需要花费很长的时间才能执行。是否有更快的方式来处理100,000多个记录？

第一种方法：

df = pandas.read_csv(filename)
for i in xrange(len(df)): 
   df.loc[i,'Day'] = int(df.loc[i,'Date'].split('-')[2])

第二种方法：
df = pandas.read_csv(filename)
for i in xrange(len(df)):
   df.loc[i,'Day'] = datetime.strptime(df.loc[i,'Date'], '%Y-%m-%d').day

谢谢。

Answer 1

在0.15.0中，您将可以使用新的.dt访问器在语法上做到这一点。

In [36]: df = DataFrame(date_range('20000101',periods=150000,freq='H'),columns=['Date'])

In [37]: df.head(5)
Out[37]: 
                 Date
0 2000-01-01 00:00:00
1 2000-01-01 01:00:00
2 2000-01-01 02:00:00
3 2000-01-01 03:00:00
4 2000-01-01 04:00:00

[5 rows x 1 columns]

In [38]: %timeit f(df)
10 loops, best of 3: 22 ms per loop

In [39]: def f(df):
    df = df.copy()
    df['Year'] = DatetimeIndex(df['Date']).year
    df['Month'] = DatetimeIndex(df['Date']).month
    df['Day'] = DatetimeIndex(df['Date']).day
    return df
   ....: 

In [40]: f(df).head()
Out[40]: 
                 Date  Year  Month  Day
0 2000-01-01 00:00:00  2000      1    1
1 2000-01-01 01:00:00  2000      1    1
2 2000-01-01 02:00:00  2000      1    1
3 2000-01-01 03:00:00  2000      1    1
4 2000-01-01 04:00:00  2000      1    1

[5 rows x 4 columns]

从0.15.0开始（于2014年9月发布），现在可以使用新的.dt访问器进行以下操作：
df['Year'] = df['Date'].dt.year
df['Month'] = df['Date'].dt.month
df['Day'] = df['Date'].dt.day

Answer 2

我使用下面的代码对我来说非常有效

df['Year']=[d.split('-')[0] for d in df.Date]
df['Month']=[d.split('-')[1] for d in df.Date]
df['Day']=[d.split('-')[2] for d in df.Date]

df.head(5)