从上面输出可以看出 to_datetime 函数返回的都是 Timestamp 类型。如果是中文环境，类似于“2024 年 2 月 1 日”这样的格式，也同样是可以解析的，我们可以通过 to_datetime 的自定义格式字符串来解析。比如下面的代码：# 使用自定义格式字符串解析任意时间字符串pd_time4 = pd.to_datetime("2024年2月1日", ...
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],unit="s")DatetimeIndex(['2030-03-14 00:36:27'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)dt = pd.to_datetime...
return pd.to_datetime(unixtime,unit='s',utc=True).tz_convert('Asia/Shanghai') #utc时间比上海时间少8小时,做时区转换 def timeToUnix(dt64): return dt64.astype('datetime64[s]').astype('int') unixtime = 1514737265 print(unixToTime(unixtime)) #python 自带time模块的local_time可以直接转北...
DatetimeIndex(['2023-09-06', '2023-09-07', 'NaT', '2023-09-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 指定日期时间格式:pd.to_datetime('06/09/23 12:34:56', format='%d/%m/%y %H:%M:%S') Timestamp('2023-09-06 12:34:56') ...
.combine(date, time):把一个date类型和一个time类型合并为datetime类型; .to_datetime64():把时间戳转为一个numpy.datetime64类型; 整理的思维导图如下: Timestamp常用方法 关于pd.Timedelta,时间间隔类型的知识,整理如下: Timedelta常用属性和方法 需求与应用 ...
to_datetime(s) >> ts 0 2021-09-25 07:30:00 1 2021-09-26 07:30:00 2 2021-09-27 07:30:00 dtype: datetime64[ns] >> ts[0] Timestamp('2021-09-25 07:30:00')使用时间序列的 dt 属性可以操作日期时间的相关属性:>> ts.dt.day 0 25 1 26 2 27 dtype: int64 >> ts.dt.weekday...
pandas 如果把类似datetime的列定为index 会被转型成TimeStamp。还可以显示设置为DateTimeIndex,这还不算完 最坑的地方是: 如果我这样 [idx for idx in df.index] 遍历出来的是 TimeStamp型 但如果 [idx for list(df.index.values)] 得到的却是numpy.datetime64型。
最后,还要提醒的是,虽然datetime64数据类型解决了 Python 內建datetime类型的低效问题,但是它却缺少很多datetime特别是dateutil对象提供的很方便的方法。你可以在NumPy 的 datetime64 在线文档中查阅更多相关内容。 Pandas 中的日期和时间:兼得所长 Pandas 在刚才介绍的那些工具的基础上构建了Timestamp对象,既包含了datetime...
datetime.datetime等多种时间序列数据。 In [1]: import datetime In [2]: dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), ...: datetime.datetime(2018, 1, 1)]) ...: In [3]: dti Out[3]: DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-01', '2018-01-01'], dtype...
# Timestamp对象可以方便地进行日期计算和转换 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df...