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" date = pd.to_datetime(date_string, format="%m/%d/%Y...
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. ...
而实际上,对于向往度我们可能需要的是int整数类型,国家字段是string字符串类型。 那么,我们可以在加载数据的时候通过参数dtype指定各字段数据类型。 代码语言:javascript 复制 importpandasaspd df=pd.read_excel('数据类型转换案例数据.xlsx',dtype={'国家':'string','向往度':'Int64'})df 再查看dtypes属性 代码...
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") ...
df["Start_Date"] = pd.to_datetime(df[['Month','Day','Year']]) 1. 四、导入数据时转换数据类型 除了上面的三种方法,实际上我们也可以在导入数据的时候就处理好。 defconvert_currency(val):"""Convert the string number value to a float ...
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 ...
#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()) #时间戳转string time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time_time)) ...
根据上面的信息,datetime 列的数据类型是对象,这意味着时间戳存储为字符串值。要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象,我们可以使用 pandas 的 to_datetime 方法,如下: df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])