import pandas as pd string = "2024-1-1 1:0" format = "%Y-%m-%d %H:%M" res = pd.Timestamp(string) # 没有format参数 res = pd.to_datetime(string, format=format) # 可以省略format # res = pd.Timestamp.strptime(string) # 功
In[1]:df.受欢迎度.astype('float')Out[1]:010.016.022.038.047.0Name:受欢迎度,dtype:float64 In[2]:df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'})Out[2]:国家 受欢迎度 评分 向往度0中国1010.0101美国65.872日本21.273德国86.864英国76.6<NA> 3. pd.to_xx转化数据类型 pd.to_xx 3.1. pd.to_d...
s=pd.Series(['boy','1.0','2019-01-02',1,False,None,pd.Timestamp('2018-01-05')])# 默认错位格式为raise,遇到非数字字符串类型报错 pd.to_numeric(s,errors='raise') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 错位格式为ignore,只对数字字符串转换,其他类型一律忽视不转换,包含时间类...
dtype: object In [22]: pd.to_numeric(s, errors='coerce') Out[22]: 0 NaN 1 1.0 2 2.0 3 -3.0 dtype: float64 3.3. pd.to_timedelta转化为时间差类型 将数字、时间差字符串like等转化为时间差数据类型 In [23]: import numpy as np In [24]: pd.to_timedelta(np.arange(5), unit='d')...
Timestamp:精确到纳秒的时间点对象,支持pd.Timestamp('2025-06-01 15:30')直接创建,或通过pd.to_datetime()转换字符串 DatetimeIndex:时间戳索引容器,当DataFrame/Series的索引为Timestamp对象时自动生成,支持df.index.year快速提取时间组件 Period:表示时间区间的特殊类型,如pd.Period('2025-06', freq='M')创建...
df['utc_time'] = pd.to_datetime(df['utc_time']).dt.tz_localize('UTC') 转换为目标时区 ny_time = df['utc_time'].dt.tz_convert('America/New_York') 4.2 跨时区分析技巧 创建带时区的时间索引 tz_aware_idx = pd.date_range('2025-06-01', periods=3, tz='Asia/Shanghai') ...
to_stata(**kwargs) 将DataFrame对象导出为Stata dta格式。to_string([buf, columns, col_space, header, …]) 将DataFrame渲染到控制台友好的表格输出。to_timestamp([freq, how, axis, copy]) 在时段开始时将其强制转换为时间戳的DatetimeIndex。to_xarray() 从pandas对象返回一个xarray对象。transform(func[...
而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 import pandas as pddf = pd.read_excel('数据类型转换案例数据.xlsx', dtype={ '国家':'string', '向往度':'Int64' } ...
df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") ...
string or list of strings, optional, default: NoneColumn(s) to set as index(MultiIndex).coerce_float : boolean, default TrueAttempts to convert values of non-string, non-numeric objects (like decimal.Decimal) to floating point, useful for SQL result sets.params : list, tuple or dict, opti...