datetime_string = "2022-01-01 12:30:45" datetime = pd.to_datetime(datetime_string) year = datetime.dt.year month = datetime.dt.month day = datetime.dt.day hour = datetime.dt.hour minute = datetime.dt.minute second = datetime.dt.second print("Year:", year) print("Month:", month) ...
●pd.to_datetime(df['date_str']):使用to_datetime函数将日期字符串列转换为datetime类型,并创建新的列。 ●df['datetime'].dt.year:使用dt属性提取datetime列的年份。 ●df['datetime'].dt.month:提取datetime列的月份。 ●df['datetime'].dt.day:提取datetime列的日期。 通过这些操作,我们成功地将日期字符...
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':['3/10/2019','3/11/2020','3/12/2021']}) image.png 1.使用to_datetime函数 pd.to_datetime(df['date']) image.png 2.使用astype函数 df['date'].astype('...
df["day"] = df["date"].dt.to_period("D") df["quarter"] = df["date"].dt.to_period("Q") df.head() output 在此基础之上,我们可以进一步对数据进行分析,例如 df["month"].value_counts() output 我们想要筛选出“2021-12”该时段的数据,代码如下 df[df['month'] =="2021-12"].head()...
DatetimeIndex.month_name([locale]) 返回具有指定区域设置的DateTimeIndex的月份名称。 DatetimeIndex.day_name([locale]) 返回具有指定区域设置的DateTimeIndex的日期名称。 转变 DatetimeIndex.to_period([freq]) 以特定频率转换为周期指数。 DatetimeIndex.to_perioddelta(freq) 计算指标值与按指定频率转换为周期指标的指标...
datetime_string="2022-01-01 12:30:45"datetime=pd.to_datetime(datetime_string)year=datetime.dt.year month=datetime.dt.month day=datetime.dt.day hour=datetime.dt.hour minute=datetime.dt.minute second=datetime.dt.secondprint("Year:",year)print("Month:",month)print("Day:",day)print("Hour:"...
String类型转Date SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd "); //或者是具体到秒 //("yyyy-MM-dd...,格式:yyyy-MM-dd HH:mm:ss String now = DateUtil.now(); //当前日期字符串,格式:yyyy-MM-dd String today= DateUtil.today...artifactId> 5.5.2 gradle compile 'cn...
order['lock_time']=pd.to_datetime(order['lock_time']) # 提取相关的时间信息 year=[i.yearforiinorder['lock_time']] month=[i.monthforiinorder['lock_time']] day=[i.dayforiinorder['lock_time']] week=[i.weekforiinorder['lock_time']] ...
print('Start Time:', month.start_time) print('End Time:', month.end_time) Output: Period('2022-01', 'M') Start Time: 2022-01-01 00:00:00 End Time: 2022-01-31 23:59:59.999999999 “M”表示周期的频率是每月一次。还可以使用 freq 参数显式指定周期的频率。下面的代码创建了一个代表 202...
df_csv['collect_date']=pd.to_datetime(df_csv['collect_date']) 可以把()内的DataFrame和Series、array等转换为datetime数据类型: collect_date datetime64[ns] 二、参数说明和代码演示 Parameters: arg: integer, float, string, datetime, list, tuple, 1-d array, Series ...