我有一个由两种格式组成的列: yyyymmdd (例如,20210513.0)和5位格式(例如,44351)。我希望这两种格式都转换为一种格式- "%d/%m/%Y" 我可以通过执行以下操作将yyyymmdd格式转换为所需的格式。df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d' 浏览22提问于2021-03-17得票数 1 1回答 将...
# converting the string to datetime formatdf['Dates']=pd.to_datetime(df['Dates'],format='%y%m%d')# printing dataframeprint(df)print()print(df.dtypes) 在这里插入图片描述 在上面的示例中,我们将列“Dates”的数据类型从“object”更改为“datetime64[ns]”,格式从“yymmdd”更改为“yyyymmdd”。 使...
Actually it's quicker to convert the type to string and then convert the entire series to a datetime rather than calling apply on every value: In [102]: df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d') df Out[102]: date DateTime 0 20070530 2007-05-30 1...
# 假设日期列中存在两种不同的日期格式:'yyyy-mm-dd'和'mm/dd/yyyy' df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce') df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce') 在上述代码中,errors='coerce'参数用于将无法解析...
df['Dates']=pd.to_datetime(df['Dates'],format='%y%m%d') # printing dataframe print(df) print() print(df.dtypes) 输出: 在上面的示例中,我们将“日期”列的数据类型从“float64”更改为“datetime64[ns]”,并将格式从“yymmdd”更改为“yyyymmdd”。
范例1:使用 pandas.to_datetime() 将一列从 float 转换为 ‘yyyymmdd’ 格式 Python3 # importing pandas libraryimportpandasaspd# Initializing the nested list# with Data setplayer_list = [[20200112.0,'Mathematics'], [20200114.0,'English'],
如果您的列是字符串，则需要首先使用`pd.to_datetime '，
如果您的列是字符串，则需要首先使用`pd.to_datetime '，
上面代码中的data是使用默认的参数读取的,在data.dtypes的结果中ts列是datetime64[ns]格式,而data2是显式指定了ts为日期列,因此data2的ts类型也是datetime[ns]。 如果在使用默认方法读取时,日期列没有成功转换,就可以使用类似data2这样显式指定的方式。
If for some reason pd.to_datetime doesnt parse dates directly (happened to me once where the date format of data was YYYYMMDD with no separators at all) you can get away by using datetime.strptime first, in your case : import datetime as dt df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']....