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python / pandas：月のintを月の名前に変換

私が見つけた情報のほとんどは、python> pandas> dataframeにはなかったため、質問です。

1〜12の整数を月の短縮名に変換したい。

次のようなdfがあります。

   client Month
1  sss    02
2  yyy    12
3  www    06

私はdfを次のように見せたいです：

   client Month
1  sss    Feb
2  yyy    Dec
3  www    Jun
pythondatepandasdataframemonthcalendar
18
Boosted_d16

_calendar.month_abbr_とdf[col].apply()を組み合わせてこれを効率的に行うことができます

_import calendar
df['Month'] = df['Month'].apply(lambda x: calendar.month_abbr[x])
_
21
EoinS

これにはstrptimeおよびlambda関数を使用します。

from time import strptime
df['Month'] = df['Month'].apply(lambda x: strptime(x,'%b').tm_mon)
4
Vagee

これは、列適用を使用して簡単に実行できます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'client':['sss', 'yyy', 'www'], 'Month': ['02', '12', '06']})

look_up = {'01': 'Jan', '02': 'Feb', '03': 'Mar', '04': 'Apr', '05': 'May',
            '06': 'Jun', '07': 'Jul', '08': 'Aug', '09': 'Sep', '10': 'Oct', '11': 'Nov', '12': 'Dec'}

df['Month'] = df['Month'].apply(lambda x: look_up[x])
df

  Month client
0   Feb    sss
1   Dec    yyy
2   Jun    www
4
andrew

これを行う1つの方法は、データフレームでapplyメソッドを使用することですが、それを行うには、月を変換するためのマップが必要です。関数/辞書またはPython独自の日時を使用してそれを行うことができます。

日時を使用すると、次のようになります。

def mapper(month):
    date = datetime.datetime(2000, month, 1)  # You need a dateobject with the proper month
    return date.strftime('%b')  # %b returns the months abbreviation, other options [here][1]

df['Month'].apply(mapper)


同様の方法で、カスタム名用の独自のマップを作成できます。次のようになります。

months_map = {01: 'Jan', 02: 'Feb'}
def mapper(month):
    return months_map[month]


明らかに、この関数を明示的に定義する必要はなく、applyメソッドでlambdaを直接使用できます。

4
pekapa

短縮された月名はフルネームの最初の3文字であるため、最初にMonth列をdatetimeに変換してから、dt.month_name()を使用してフルネームを取得できます。最後にstr.slice()メソッドを使用して最初の3文字を取得します。すべてpandasを使用し、1行のコードでのみ使用します。

df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month'], format='%m').dt.month_name().str.slice(stop=3)

df

  Month client
0   Feb sss
1   Dec yyy
2   Jun www
3
today

calendar モジュールは便利ですが、 calendar.month_abbr は配列のようなものです。ベクトル化された方法で直接使用することはできません。効率的なマッピングを行うには、辞書を作成してからpd.Series.map：

import calendar
d = dict(enumerate(calendar.month_abbr))
df['Month'] = df['Month'].map(d)

パフォーマンスベンチマークでは、約130倍のパフォーマンスの違いが示されています。

import calendar

d = dict(enumerate(calendar.month_abbr))
mapper = calendar.month_abbr.__getitem__

np.random.seed(0)
n = 10**5
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(1, 13, n)})

%timeit df['A'].map(d)       # 7.29 ms per loop
%timeit df['A'].map(mapper)  # 946 ms per loop
2
jpp
def mapper(month):
   return month.strftime('%b') 

df['Month'] = df['Month'].apply(mapper)

参照：

1
Suhas_Pote

これらすべてを大規模なデータセットでテストした結果、次のことが最速であることがわかりました。

import calendar
def month_mapping():
    # I'm lazy so I have a stash of functions already written so
    # I don't have to write them out every time. This returns the
    # {1:'Jan'....12:'Dec'} dict in the laziest way...
    abbrevs = {}
    for month in range (1, 13):
        abbrevs[month] = calendar.month_abbr[month]
    return abbrevs

abbrevs = month_mapping()

df['Month Abbrev'} = df['Date Col'].dt.month.map(mapping)
0
Heather