对于一个包含月日信息的 pandas 系列month，需要将其中的值转换为包含两位数字的字符串格式，然后与年份信息相连接。
2、解决方案 方法一：[apply方法] 可以使用apply方法直接将转换规则应用于month系列的每个元素，如： month.apply("{0:0=2d}".format)
这种方法具有较高的转换速度，但是得到的month字符串列是一个Series对象，而不是原有的pandas类型。
方法二：[str.zfill方法] 将month转换为字符串类型，然后使用str.zfill方法填充0到指定的长度，如： month = pd.Series([1,2,12]) month.astype(str).str.zfill(2)
这种方法的优势在于得到的month字符串列依然是pandas类型，可以与其他列进行后期的操作。 输出： 0 01 1 02 2 12 dtype: object
为了将month字符串列与年份列连接，可以这样： df.year.astype(str) + '-' + df.month.astype(str).str.zfill(2)
方法三：[pd.to_datetime方法] 将month与年份信息组合成一个带有日期信息的DataFrame，然后使用pd.to_datetime将它转换成时间戳。 最后使用apply()方法将其转换为符合要求的字符串格式。
这种方法可以保证输出的类型仍然是pandas类型，并且转换效率也很高，但数据处理过程可能更复杂一些。
代码例子：
# 以下代码使用的是方法一：[apply方法]
# 假设有一个DataFrame df，其中包含year和month列，其中month列为整数表示的月份值。
df = pd.DataFrame({
"year": [2020, 2021, 2022],
"month": [1, 2, 3]
})
# 使用apply方法将month转换为字符串格式，并填充0到两位数字。
df["month_str"] = df["month"].apply("{0:0=2d}".format)
# 输出转换后的month_str列
print(df["month_str"])
# 输出结果：
# month year month_str
# 0 1 2020 01
# 1 2 2021 02
# 2 3 2022 03
# 使用方法二：[str.zfill方法]
# 假设有一个DataFrame df，其中包含year和month列，其中month列为整数表示的月份值。
df = pd.DataFrame({
"year": [2020, 2021, 2022],
"month": [1, 2, 3]
})
# 将month列转换为字符串格式。
df["month_str"] = df["month"].astype(str)
# 使用str.zfill方法填充0到两位数字。
df["month_str"] = df["month_str"].str.zfill(2)
# 输出转换后的month_str列
print(df["month_str"])
# 输出结果：
# month year month_str
# 0 1 2020 01
# 1 2 2021 02
# 2 3 2022 03
# 使用方法三：[pd.to_datetime方法]
# 假设有一个DataFrame df，其中包含year和month列，其中month列为整数表示的月份值。
df = pd.DataFrame({
"year": [2020, 2021, 2022],
"month": [1, 2, 3]
})
# 将year和month列组合成一个带有日期信息的列。
df["date"] = pd.to_datetime(df["year"].astype(str) + "-" + df["month"].astype(str))
# 使用apply()方法将其转换为符合要求的字符串格式。
df["date_str"] = df["date"].apply(lambda x: x.strftime("%Y-%m"))
# 输出转换后的date_str列
print(df["date_str"])
# 输出结果：
# month year date date_str
# 0 1 2020 2020-01 2020-01
# 1 2 2021 2021-02 2021-02
# 2 3 2022 2022-03 2022-03
