无法将日期转换为datetime64 、、 下面这段代码:import numpy as np data['date'] = data['date'].astype('datetime64') 在一台机器(windows)上可以正常工作,但在另一台(linux)上就不能工作。nump 浏览11提问于2013-04-23得票数17 回答已采纳
return pd.to_datetime(unixtime,unit='s',utc=True).tz_convert('Asia/Shanghai') #utc时间比上海时间少8小时,做时区转换 def timeToUnix(dt64): return dt64.astype('datetime64[s]').astype('int') unixtime = 1514737265 print(unixToTime(unixtime)) #python 自带time模块的local_time可以直接转北...
使用astype方法是一种简单且有效的方式。 示例代码6:优化日期数据处理 importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Join Date':['2021-01-01','2021-07-15','2021-09-10']}df=pd.DataFrame(data)df['Join Date']=df['Join Date'].astype('datetime64[ns]')print(df) Python Copy...
当使用 astype() 方法将 datetime64[ns] 类型的列转换为字符串 str 类型时,它会转换为标准格式的字符串。 print(df['X'].astype(str)) # 0 2017-11-01 12:24:00 # 1 2017-11-18 23:00:00 # 2 2017-12-05 05:05:00 # 3 2017-12-22 08:54:00 # 4 2018-01-08 14:20:00 # 5 2018-...
The type is correctly changed and pandas reconvert it to a datetime64[ns] object. Could we control this behavior? So I can convert my datetime64[ns] object into a unix timestamp like this: my_df.time = my_df.time.values.astype("datetime64[s]").astype(int) Second question why not ...
1、datetime模块的简介: datetime类是date和time类的结合体,包括date和time的所有信息,date和time类中具有的方法和属性,datetime类都有 datetime:日期时间对象,常用的属性有year,month,day,minute,second,mincrosecond date:日期对象,常用的属性有year,month,day ...
s.astype('datetime64[ns]')''' 0 2016-01-31 1 2016-02-29 2 2016-03-31 dtype: datetime64[ns] ''' Pandas 提供的 pd.to_datetime() 是识别转换时间的主要工具。 可以使用 pd.Timestamp() 进行转换: pd.to_datetime('2010/11/12')#Timestamp('2010-11-12 00:00:00')pd.Timestamp('2010...
df['daytime'] = df['daytime'].astype('datetime64') df 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 1.3. 使用dt分别取年、季度、月、日、周等 df = df.drop(['datestr','days','daytime'],axis=1) df['year']= df['date'].dt.year df['month'] = df['date'].dt.month ...
双坐标轴图作为常用的可视化方式之一，可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据，示例如下 ...
时间区域信息也可以使用astype方法进行操作。该方法可以在不同的时区感知 dtype 之间进行转换。 # convert to a new time zoneIn [499]: s_aware.astype("datetime64[ns, CET]")Out[499]:0 2013-01-01 06:00:00+01:001 2013-01-02 06:00:00+01:002 2013-01-03 06:00:00+01:00dtype: datetime...