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...
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...
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...
.date():把时间戳转为一个日期类型的对象,只有年月日,pd.Timestamp('2019-9-22 14:12:13').date()=datetime.date(2019,9,22); .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...
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", ...
pandas还有一个封装日期和时间的对象，即 Timestamp 时间戳对象，它有十亿分之一的精度。pandas中的date_range方法可以生成一个时间序列。2. 模块的方法介绍2.1 初始化当使用 datetime 模块时，可以通过 date 和 time 类来初始化 datetime.date 和 datetime.time 对象，分别表示日期和时间。下面是关于几个世界日期...
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...
import pandas as pd import numpy as np # 示例数据 data = {'date': ['2022-01-01', np.nan, '2022-01-03']} df = pd.DataFrame(data) # 转换为日期时间格式 df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') # 处理缺失值 df['date'].fillna(pd.Timestamp('1970-01-...
Pandas中的to_datetime函数用法 importdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnp 将字符串转换为日期时间: pd.to_datetime('2023-09-06') Timestamp('2023-09-06 00:00:00') 将多个字符串转换为日期时间: pd.to_datetime(['2023-09-06','2023-09-07','2023-09-08']) ...
查看Timestamp的最小时间和最大时间 print('最小时间为:',pd.Timestamp.min)print('最大时间为:',pd.Timestamp.max) 创建Timestamp对象的另一个方法是转换类型。很多情况下,需要将特定的数据类型转换为Timestamp对象,pandas提供to_datetime函数能够...