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在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，我們經(jīng)常需要對(duì)時(shí)間進(jìn)行篩選和整理。而針對(duì)時(shí)間的處理中，最常見的就是提取年份和月份。那么，在使用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何快速地根據(jù)數(shù)組整合出所需的選年月呢？下面就來分享一些方法。
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首先，我們可以使用Python語言中自帶的datetime庫來實(shí)現(xiàn)該功能。具體代碼如下：
```python
import datetime
def get_year_month(array):
result = set()
for date in array:
year_month = datetime.datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d").strftime("%Y%m")
result.add(year_month)
return sorted(list(result))
```
上述代碼通過for循環(huán)遍歷輸入的日期數(shù)組，并將每個(gè)日期轉(zhuǎn)換為指定格式（“%Y-%m-%d”），然后再按照要求輸出（“%Y%m”）。其中，“%Y”表示四位數(shù)形式表示年份，“%m”則代表兩位數(shù)形式表示月份。
接著，在主函數(shù)中調(diào)用get_year_month()函數(shù)即可得到所需結(jié)果。例如：
dates = ["2021-01-01", "2021-02-05", "2020-12-25"]
print(get_year_month(dates))
運(yùn)行上述代碼得到輸出結(jié)果為：['202012', '202101', '202102']
另外，我們還可以使用pandas庫中的to_datetime()和dt.strftime()函數(shù)來實(shí)現(xiàn)日期格式轉(zhuǎn)換。具體代碼如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"date": array})
df["year_month"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.strftime('%Y%m')
return sorted(list(set(df["year_month"].values)))
上述代碼首先將輸入的日期數(shù)組構(gòu)造成一個(gè)DataFrame對(duì)象，并新增一列“year_month”，然后通過pd.to_datetime()函數(shù)將該列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為datetime類型，最后再調(diào)用dt.strftime()函數(shù)按照要求輸出。
同樣，在主函數(shù)中調(diào)用get_year_month()即可得到所需結(jié)果。例如：
以上兩種方法都是比較常見且簡單易懂的方式，但并不代表它們就是最優(yōu)解。在實(shí)際應(yīng)用過程中，根據(jù)具體情況選擇合適的方法才能達(dá)到事半功倍的效果。
總之，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，掌握這個(gè)技巧對(duì)提高工作效率和準(zhǔn)確性都有很大幫助。希望本文分享能夠?qū)δ阌兴鶈l(fā)！
網(wǎng)頁標(biāo)題：如何根據(jù)數(shù)組整合出選年月？掌握這個(gè)技能讓你的數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)！
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