正如我们在输出中看到的,“Date”列的数据类型是object,即string。现在我们将使用DataFrame.astype()函数将其转换为日期时间格式。 # convert the 'Date' column to datetime formatdf['Date']=df['Date'].astype('datetime64[ns]')# Check the format of 'Date' columndf.info() 在这里插入图片描述 正如我...
import pandas as pd string = "2024-1-1 1:0" format = "%Y-%m-%d %H:%M" res = pd.Timestamp(string) # 没有format参数 res = pd.to_datetime(string, format=format) # 可以省略format # res = pd.Timestamp.strptime(string) # 功能未实现 print(res) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
在这个例子中,Date列原本包含的是字符串类型的时间数据,通过pd.to_datetime()函数转换后,Date列的数据类型变为了datetime64[ns]。 指定格式 如果时间字符串的格式不是标准的ISO 8601格式(如YYYY-MM-DD),可以在pd.to_datetime()函数中通过format参数指定格式: python import pandas as pd # 创建一个包含非标准格...
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('...
import pandas as pd # 将字符串转换为时间格式 date_str = '2022-01-01' date = pd.to_datetime(date_str) # 输出转换后的时间格式 print(date) 输出结果: 代码语言:txt 复制 2022-01-01 00:00:00 通过to_datetime()函数,我们可以方便地将字符串转换为时间格式,从而进行时间相关的操作和分析。在实际...
df = pd.DataFrame({'time': ["06:30:24", "07:24:00", "24:00:00"]}) # to timedelta and subtract one hour df['time'] = pd.to_timedelta(df['time']) - pd.Timedelta(hours=1) # to string and then datettime: df['time'] = pd.to_datetime(df['time'].astype(str).str.spli...
转成字符串，当然也没问题： df.to_string() 5个鲜为人知的Pandas技巧 此前，Roman Orac 还曾分享过 5 个他觉得十分好用，但大家可能没有那么熟悉的 Pandas 技巧。 1、data_range 从外部 API 或数据库获取数据时，需要多次指定时间范围。 Pandas 的 data_range 覆盖了这一需求。 import pandas as pd date...
Customer Numberint32Customer Name object2016float642017float64Percent Growthfloat64Jan Unitsfloat64Monthint64Dayint64Yearint64ActiveboolStart_date datetime64[ns] dtype: object # 将这些转化整合在一起defconvert_percent(val):""" Convert the percentage string to an actual floating point percent ...
df_csv['collect_date']=df_csv['collect_date'].apply(lambda x: datetime.datetime.strftime(x,"%Y%m%d")) strftime可以将x传入的参数转换为想要的格式,此函数上篇文章已讲过,这里不在重复。 二、时间戳与时间跨度 1.时间格式引用 import pandas as pdimport datetimepd.Timestamp(datetime.datetime(2022,...