在數據分析中，年份的處理需要根據具體場景選擇合適的數據類型，以確保后續分析的準確性和效率。以下是常見的年份數據類型及使用場景：

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1. 數值類型（整數或浮點數）

• 適用場景：
  • 僅需存儲年份數值（如 2020, 2023），無需進行日期計算。
  • 需要將年份作為連續變量參與數學運算（如計算時間差、趨勢分析）。
• 示例：

  # Python pandas 中直接存儲為整數
  df['year'] = 2023
  

• 優點：
  • 占用存儲空間小，計算速度快。
  • 可直接用于數值運算（如 2023 - 2000 = 23）。
• 缺點：
  • 無法表達時間關系（如無法直接計算“2023年1月”與“2022年12月”的間隔）。
  • 可能被誤用為普通數值（如將年份相加無意義）。

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2. 日期時間類型（datetime）

• 適用場景：
  • 需要將年份與其他日期信息（如月、日）結合分析（如時間序列預測）。
  • 需要計算時間間隔、排序或分組（如按年聚合統計）。
• 示例：

  # Python pandas 轉換為 datetime 類型（默認填充為當年1月1日）
  df['year'] = pd.to_datetime(df['year'], for