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
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...
2019-12-11 10:14 −public DateTime GetDateTime(string strLongTime) { Int64 begtime = Convert.ToInt64(strLongTime) * 10000000;//100毫微秒为单位,textBox1.text需要转... 徐鲜 0 3596 类型转换 String——》Char OR Char ——》String
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...
# res = pd.Timestamp.strptime(string) # 功能未实现 print(res) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. https://blog.csdn.net/cmzsteven/article/details/64906245 将字符串转换为 datetime64 [ns] 类型(时间戳类型): 使用pandas.to_datetime()函数,您可以将表示日期和时间的字符串列(pandas.Series)转换...
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') ...
如果解析日期(convert_dates 不是 False),如下情况的列标签是类似日期的,则尝试解析默认的类似日期的列。 它以'_at'结尾, 它以'_time'结尾, 它以'timestamp'开始, 它是'modified',或'date'。 df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']], index=['row 1', 'row 2'], columns=['col ...
to_sql(name, con[, schema, if_exists, …]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。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...
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' } ...
print(pd.to_datetime(aa, unit='s'))print(pd.to_datetime(aa, unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01 08:00:00')))# 指定起始时间print(pd.to_datetime(aa, unit='s') + pd.Timedelta(days=8/24))# 手动加上8小时''' 0 2017-03-22 15:16:45 ...