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...
此时,df['date']列包含的是datetime类型的数据。 使用dt.strftime()方法将datetime类型数据转换为字符串格式: python df['date_str'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') 这里,'%Y-%m-%d'是日期格式字符串,表示将日期转换为“年-月-日”的格式。你可以根据需要调整这个格式字符串。 验证转换结果...
In [2]: df.astype({'国家':'string', '向往度':'Int64'})Out[2]: 国家 受欢迎度 评分 向往度0 中国10 10.0 101 美国6 5.8 72 日本2 1.2 73 德国8 6.8 64 英国7 6.6 <NA> 3. pd.to_xx转化数据类型pd.to_xx 3.1. pd.to_datetime转化为时间类型 ...
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:...
用strftime把datetime格式的时间数据转换成string 1 df_data['date'] = df_data['date'].apply(lambda x:x.strftime('%Y/%m')) #datetime格式转成str 以下是时间格式定义 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 代码 说明 %Y 4位数的年 %y 2位数的年 %m 2位数的月[01,12] %d 2位数的日[01,31] %H...
df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑,转换成int32或者int16类型的数据, df['string_col'] = df['string_col'].astype('int8') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int16') ...
dates = pd.to_datetime(date_strings) print(dates) 这将把多个字符串转换为一个日期时间对象的Pandas Series。 自定义日期时间格式 如果日期时间字符串的格式不是常见的ISO 8601格式,可以使用format参数来指定自定义格式: date_string = "01/01/2022" ...
now = datetime.datetime.now() ->这是时间数组格式 #string转datetime str = '2012-11-19' date_time = datetime.datetime.strptime(str,'%Y-%m-%d') #datetime转string date_time.strftime('%Y-%m-%d') #datetime转时间戳 time_time = time.mktime(date_time.timetuple()) ...
df.astype({'国家':'string','向往度':'Int64'}) 四、pd.to_xx 转换数据类型 to_datetime to_numeric to_pickle to_timedelta 4.1 pd.to_datetime 转换为时间类型 转换为日期 转换为时间戳 按照format 转换为日期 pd.to_datetime(date['date'],format="%m%d%Y") ...