如何在R语言中仅删除日期列中的年份值（保留月日）？

Hey Patrick, 刚好我之前处理过类似的野生动物GPS数据日期格式化需求，给你整理了几种常用工具的解决方案，适配不同的工作流：

如果你的数据是用Pandas处理的，有两种可靠的方法，优先推荐第二种，能兼容更多格式细节：

import pandas as pd

# 先加载你的GPS数据（替换成实际文件路径）
df = pd.read_csv('wild_boar_gps_data.csv')

# 方法1：直接对字符串日期拆分拼接（适用于格式严格统一的情况）
df['month_day'] = df['date'].str.split('/').str[:2].str.join('/')

# 方法2：先转为日期对象再格式化（更稳妥，能自动处理单/双位数月日）
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%m/%d/%Y')
df['month_day'] = df['date'].dt.strftime('%m/%d')

这样处理后，month_day列就是你需要的%m/%d格式了，完全去掉年份信息。

如果习惯用Excel操作，这两个公式可以直接用：

• 如果单元格是Excel识别的日期格式：在空白单元格输入 =TEXT(A2, "m/d")（A2是目标日期单元格），下拉填充即可。
• 如果单元格是纯文本格式：先转成日期再格式化，公式为 =TEXT(DATEVALUE(A2), "m/d")，同样下拉批量处理。

用lubridate包处理日期会非常方便：

library(lubridate)
library(dplyr)

# 加载数据
df <- read.csv("wild_boar_gps_data.csv")

# 转换日期格式并提取月日
df <- df %>%
  mutate(date = mdy(date)) %>%  # 将字符串转为日期对象
  mutate(month_day = format(date, "%m/%d"))

小提示：如果你的数据里存在格式不统一的日期（比如部分是04/12/2017，部分是4/12/2017），优先选择转成日期对象再格式化的方法，避免字符串截取出错哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Patrick