盘点一道Pandas时间处理实战题目

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大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【此类生物】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。

时间已经按时间大小排好序了，现在需要取每个月的第三个日期，也就是取每个月大小排名第三的日期。

二、实现过程

这里他自己给了一个解答，如下图所示：

确实好使！

后来【瑜亮老师】也给了一份代码，如下所示：

df = pd.DataFrame({'date': ['2022-11-01 00:00:00', '2022-11-02 00:00:00', '2022-11-03 00:00:00', '2022-12-02 00:00:00', '2022-12-03 00:00:00', '2022-12-04 00:00:00', ]})
df['month'] = df['date'].astype('datetime64').dt.month
t = df.groupby('month', as_index=False)['date'].nth(2)
print(t)

顺利解决粉丝的问题。

如果有遇到问题，随时联系我解决，欢迎加入我的Python学习交流群。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道Pandas时间处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【Ming】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【flag != flag】、【东哥】、【月神】、【dcpeng】、【冫马讠成】等人参与学习交流。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。