df['date'].astype('datetime64[s]') image.png 这里datetime64位NumPy类型,常见单位如下: 将字符串转换为datetime 在pandas中,string以object的形式出现。无论使用to_datetime还是astype函数都可以完成字符串到时间日期的转换。 df = pd.DataFrame({'date':['3
from datetime import datetime, timedelta 创建一个包含混合类型列的DataFrame data = {‘date’: [‘2023-07-19’, ‘2023-07-20’, ‘Invalid’, ‘2023-07-21’]}df = pd.DataFrame(data) 自定义函数进行转换和处理无效值 df[‘date’] = convert_to_datetime(df[‘date’].astype(str).values) #...
# 时间戳 -> 时间pd.to_datetime([1899678987],unit="s")DatetimeIndex(['2030-03-14 00:36:27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)dt = pd.to_datetime([1899678987000],unit="ms")dt DatetimeIndex(['2030-03-14 00:36:27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)# 时间差：DateOffsetdt ...
#将Timestamp对象转换为datetime对象 df_numeric['Date'] = df_numeric['Date'].apply(lambda x: x.to_pydatetime()) df_numeric 在这个例子中,首先创建了一个包含数值类型日期的数据框,然后将日期列转换为字符串类型。 然后,使用to_datetime函数将字符串类型的日期数据转换为Timestamp对象。 最后,使用apply方法...
to_datetime(date_strings, errors='coerce') print(dates) 输出: 0 2023-07-19 1 NaT 2 2023-07-21 dtype: datetime64[ns] 创建日期除了将字符串转换为日期时间对象外,Pandas还提供了创建日期的函数。可以使用pd.date_range()函数生成一个日期范围。该函数可以指定起始日期、结束日期和步长,返回一个包含指定...
np.datetime64可以将'YYYY-MM‘的日期字符串转换为日期时间，但通过DateFrame访问相同的数据时则不会。
df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 转完后,我们可以输出数据集的数据类型来看看。 print df.info() 红框中的date这一列数据类型是datetime64[ns],下面我们就可以对日期做大小的判断。 1.过滤某个时间片的数据&取某个时间片的数据 假设,我们需要去掉数据集df中6月10号后的样本 ...
示例：import pandas as pd# 转换字符串为日期时间格式date_str = '2021-01-01'date = pd.to_datetime(date_str)print(date)# 输出：Timestamp('2021-01-01 00:00:00')# 转换整数为日期时间格式timestamp = 1625536800date = pd.to_datetime(timestamp, unit='s')print(date)# 输出：Timestamp('2021...
df['years'] = df['days'].astype('timedelta64[Y]') #麻烦一点的,先用to_datetime把该列转为日期 df['new_tenor'] = (pd.to_datetime(df['date_maturity'])-pd.to_datetime(df['date_discount'])).dt.days + df['adjust_day'] #一列日期和一个固定日期相减 ...
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)转换为datetime64 [ns]类型。 示例代码: import pandas as pd # 假设您有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含日期字符串列 'A' 和 'B' df = pd.read_csv('./data/sample_datetime_multi.csv') ...