Pandas -将导出的Datetime转换为Integer基础概念 Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库,它提供了大量的数据结构和函数,使得处理结构化数据变得非常方便。Datetime 是 Pandas 中用于表示日期和时间的数据类型,而 Integer 则是整数类型。 相关优势 将Datetime 转换为 Integer 可以带来以下优势: 存储效率:整数类型通...
pandas是一个开源的数据分析和处理工具库,而timedelta64[ns]是pandas库中用来表示时间间隔的数据类型。要将pandas中的timedelta64[ns]转换为int类型,可以使用以下方法: 使用total_seconds()方法:可以将timedelta对象转换为秒数,然后再将其转换为int类型。示例代码如下: ...
1. 另一个办法是可以直接astype(int),即直接把pandas datetime转为int类型 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'time': [pd.to_datetime('2019-01-15 13:25:43')]}) df_unix_sec = pd.to_datetime(df['time']).astype(int)/ 10**9 print(df_unix_sec) 1. 2. 3. 4....
对于变量的数据类型而言,Pandas除了数值型的int 和 float类型外,还有object ,category,bool,datetime类型。 另外,空值类型作为一种特殊类型,需要单独处理,这个在pandas缺失值处理一文中已详细介绍。 数据处理的过程中,经常需要将这些类型进行互相转换,下面介绍一些变量类型转换的常用方法。 1、查询变量类型...
1.2转int类型 df['金额'].astype('int') 1.3转bool df['状态'].astype('bool') 1.4字符串日期转datetime df['单据日期'] = pd.to_datetime(df['单据日期']) df['year'] = df['单据日期'].dt.strftime('%Y') df['month'] = df['单据日期'].dt.strftime('%m') ...
df['float_col'] = df['float_col'].astype('int') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据,代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, ...
df.dtypes Customer Number int32 Customer Name object 2016 float64 2017 float64 Percent Growth float64 Jan Units float64 Month int64 Day int64 Year int64 Active bool Start_date datetime64[ns] dtype: object # 将这些转化整合在一起 def convert_percent(val): """ Convert the percentage string to...
不是数字格式# Month,Day以及Year应该转化为datetime64[ns]格式# Active 列应该是布尔值# 如果不做数据清洗,很难进行下一步的数据分析,为了进行数据格式的转化,pandas里面有三种比较常用的方法# 1. astype()强制转化数据类型# 2. 通过创建自定义的函数进行数据转化# 3. pandas提供的to_nueric()以及to_datetime...
2024-02-08 72024-02-09 42024-02-10 32024-02-11 7Freq: D, dtype: int32 2.2 时间转换方法 pd.to_datetime(["2024.02.08","2024.02.09"])DatetimeIndex(['2024-02-08', '2024-02-09'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)# 时间戳 -> 时间pd.to_datetime([1899678987...