'2023-01-02 12:00:00', '2023-01-03 12:00:00'] } df = pd.DataFrame(data) # 将日期时间列转换为 datetime 类型 df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time']) # 将 datetime 类型转换为整数时间戳(以秒为单位) df['timestamp'] = df['date_time'].astype(int) // 10**9 pr...
解决方法: 代码语言:txt 复制 df['timestamp'] = df['date'].apply(lambda x: x.timestamp()).astype(int) 问题3:精度丢失 在转换过程中可能会遇到精度丢失的问题。 解决方法: 代码语言:txt 复制 df['timestamp'] = df['date'].astype('int64') // 10**9 ...
1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 0, 1, 2, 3, 4], dtype='int32')3. 时间序列常用方法 3.1 对时间做一些移动/滞后、频率转换、采样等相关操作 index = pd.date_ra...
df["datetime"]=pd.to_datetime(df["创建时间"],errors="coerce") print(df["创建时间"].dtypes,"\n---") df['date'] = df['datetime'].dt.date #转化提取年-月-日 df['year'] =df['datetime'].dt.year.fillna(0).astype("int") #转化提取年 , #如果有NaN元素则默认转化float64型,要转换...
df['a_int'] = pd.to_numeric(df['a'], errors='coerce').fillna(0) 红框为转换后数据 所属组数据列中包含一个非数值,用astype()转换会出现错误,然而用to_numeric()函数处理就优雅很多。 3.2to_datetime # 定义转换前数据 df = pd.DataFrame({'month': [5, 5, 5], 'day':[11, 3, 22], ...
于是乎我们可以调用的to_numeric()方法以及errors参数,代码如下 df['mix_col'] = pd.to_numeric(df['mix_col'], errors='coerce') df output 而要是遇到缺失值的时候,进行数据类型转换的过程中也一样会出现报错,代码如下 df['missing_col'].astype('int') ...
Converting from datetime to integer timestamp For this purpose, we will typecast to int usingastype(int64)and divide it by 10**9 to get a number of seconds to the unix epoch start. The timestamp value is the value that contains the date and time values in a particular format. It comes...
1.to_numeric()/to_datetime #pd.to_datetime#pd.to_datetime用于处理成组日期,不管这些日期是DataFrame的轴索引还是列,to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式#例如:df['date_formatted']=pd.to_datetime(df['date'],format='%Y-%m-%d')#是可以通过apply()方法进行多列的操作df[["HepB_1","Hep...
Pandas：将date 'object'转换为inttest_df['Date'].astype(int)给你一个错误的原因是你的日期仍然...
int_colint64 float_colfloat64 mix_colobject missing_colfloat64 money_colobject boolean_colbool customobject dtype:object 当然了我们也可以调用info()方法来实现上述的目的,代码如下 df.info() output <class'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex:4entries,0to3 ...