如何使用pandas将8位数字格式的日期拆分为年、月、日三个独立字段

你现有的数据框存储的是8位整数格式的日期，可通过以下几种方法实现拆分：

方法一：转为datetime类型后提取（推荐） #

该方法得到的日期字段后续可直接用于时间序列运算，适用性最强：

import pandas as pd

# 示例数据（你已有可跳过）
x = pd.DataFrame([20210901,20210902, 20210903, 20210904])

# 转为标准datetime格式
x['date'] = pd.to_datetime(x[0].astype(str), format='%Y%m%d')

# 单独提取年、月、日列
x['year'] = x['date'].dt.year
x['month'] = x['date'].dt.month
x['day'] = x['date'].dt.day

# 生成[年,月,日]格式的列表列
x['date_list'] = x.apply(lambda row: [row['year'], row['month'], row['day']], axis=1)

方法二：字符串切片拆分 #

无需转日期格式，直接对字符串按位截取：

date_str = x[0].astype(str)
x['year'] = date_str.str[:4].astype(int)
x['month'] = date_str.str[4:6].astype(int)
x['day'] = date_str.str[6:].astype(int)

# 生成列表列
x['date_list'] = x.apply(lambda row: [row['year'], row['month'], row['day']], axis=1)

方法三：数学运算拆分 #

直接对整数做整除、取模运算拆分：

x['year'] = x[0] // 10000
x['month'] = (x[0] % 10000) // 100
x['day'] = x[0] % 100

# 无需单独生成年月日列，直接得到列表列的简写写法
x['date_list'] = x[0].apply(lambda num: [num//10000, (num%10000)//100, num%100])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leo