你可以根据需要调整这个格式字符串。 验证转换结果,确保数据已从datetime类型转换为字符串类型: python print(df.dtypes) print(df) 输出将显示date列的数据类型是datetime64[ns],而date_str列的数据类型是object(在pandas中,字符串类型通常被表示为object类型)。此外,打印出的DataFrame将显示date_str列已经包含了...
strftime函数可以将datetime对象格式化为指定的字符串格式。下面是一个示例代码: import pandas as pd # 创建一个包含datetime列的DataFrame df = pd.DataFrame({'datetime_column': pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='D')}) #将datetime列转换为字符串格式 df['datetime_column'] = df['datet...
将字符串列转换成date列 1、pd.to_datetime data['date_key']=pd.to_datetime(data['date_key']) 2、strptime data['date_key']=data['date_key'].map(lambdax:datetime.datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')) 这里需要注意: 1、上面是:import datetime 而不是from datetime import datetime 2、日期格式...
'2000-05-31','2000-06-30','2000-07-31','2000-08-31','2000-09-30','2000-10-31']index=pd.to_datetime(strtime)time=pd.to_datetime(strtime)data=list(range(1,11))df=pd.DataFrame([time,data],columns=index,index=['time','data']).T...
1.把datetime转成字符串: 2017-11-23 17:05:18 2.把字符串转成datetime: 2017-11-23 16:10:...
index=pd.to_datetime(strtime) time=pd.to_datetime(strtime) data=list(range(1,11)) df=pd.DataFrame([time,data],columns=index,index=['time','data']).T #索引和time字段均为Timestamp格式数据 type(index[0]) Out[59]: pandas.tslib.Timestamp ...
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...
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']) 当我们通过导入 CSV 文件创建 DataFrame 时,日期/时间值被视为字符串对象,而不是 DateTime 对象。pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。 运行以下语句...
目前有这么一列日期数据,不过是以字符串类型显示的,需要转换成日期类型。 date / 需求拆解 在python中就有很多关于日期处理的库,数最常见常用的就是datetime库了,在pandas里也有处理日期的方法pandas.to_datetime,粗略的看了下该方法的解释文档,基于datetime库做了更多扩展,在pandas里使用to_datetime方法更轻便的转换...