pandas.to_datetime( arg,errors='raise',dayfirst=False,yearfirst=False,utc=None,format=None,exact=True,unit=None,infer_datetime_format=False,origin='unix',cache=True) 基本功能: 该函数将一个标量,数组,Series或者是DataFrame/字典类型的数据转换为pandas中datetime类型的时间类型数据。 若是直接使用该函数...
infer_datetime_format: boolean, default False If True and no format is given, attempt to infer the format of the datetime strings, and if it can be inferred, switch to a faster method of parsing them. In some cases this can increase the parsing speed by ~5-10x. origin: scalar, default...
parse_dates: 将某些列解析为日期。 infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 'gzip' 或 'xz' filepath_or_buffer要读取的文件...
infer_datetime_format,将后续的日期格式用第一个转换的日期格式匹配,默认False。 这个参数在提高转换效率上有很大的帮助,在没有设定format的情况下,将这个参数设定为True(infer_datetime_format=True),需要转换的日期类型格式高度一致时,可以极大地减少转换时间,官方称能提高5至10倍的效率。也就是说它会蒙第一个需要...
如果infer_datetime_format被设定为True并且parse_dates可用,那么Pandas将尝试转换为日期类型。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 布尔型,默认为False pd.read_csv(data, parse_dates=True, infer_datetime_format=True) 如果用上文中的parse_dates参数将多列合并并解析成一个时间列,设置keep...
infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 参数: (1)arg:int,float,str,datetime,list,tuple,1-d数组,Series,DataFrame / dict-like,要转换为日期时间的对象 (2)errors:{'ignore','raise','coerce'},默认为'raise' ...
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], infer_datetime_format=True) 问题:时区处理不当导致数据错误 原因: 在处理跨时区的数据时没有正确转换时区。 解决方法: 使用tz_localize和tz_convert方法来正确处理时区。 代码语言:txt 复制 # 本地化时区 df['date_column'] = df['date_col...
infer_datetime_format:快速转换 origin:开始时间 2.使用pd.daterange:f #返回一个固定频率的时间序列 pd.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq='D', tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs) start:字符串或者是时间,时间序列的开始 end:字符串或者是时间,时间序列...
pd.read_csv('girl.csv', sep="\t", parse_dates=["date"], date_parser=lambdax: datetime.strptime(x,"%Y年%m月%d日")) infer_datetime_format infer_datetime_format 参数默认为 False。如果设定为 True 并且 parse_dates 可用,那么 pandas 将尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析,在某些情...
infer_datetime_format: 如果 True 且 parse_dates 未指定,那么将尝试解析日期。 iterator: 如果 True,返回 TextFileReader 对象,用于逐块读取文件。 chunksize: 每个块的行数,用于逐块读取文件。 compression: 压缩格式,例如 ‘gzip’ 或‘xz’ filepath_or_buffer要读取的文件路径或对象 ...