'2023-01-02 12:00:00', '2023-01-03 12:00:00'] } df = pd.DataFrame(data) # 将日期时间列转换为 datetime 类型 df['date_time'] = pd.to_datetime(df['date_time']) # 将 datetime 类型转换为整数时间戳(以秒为单位) df['timestamp'] = df['date_time'].astype(int) // 10**9 pr...
将pandas.timedelta64[ns]转换为int (最好是纳秒) 、 我有一个包含列Time的dataframe df,它由pandas.timedelta64[ns]对象组成,我想将它转换为整数值(最好是纳秒)。我试过使用.astype("int64"): df["Time"] = df["Time].astype("int64"), 它返回错误:int() argument must be a string, ...
9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17], dtype='int32')# 星期几ts.index.dayofweek Index([3, 4, 5, 6, 0, 1,...
根据Timestamp的官方文档,通过pd.Timestamp('2019-09-26')和pd.Timestamp(year=2019, month=9, day=26, hour=15)等形式可以得到一个时间戳类型的对象,Timestamp的常用输入参数有: ts_input:要转为时间戳的数据,可以是字符串,整数或小数,int/float类型要和unit搭配着用; unit:标识ts_input输入int/float到底...
接受类型:{int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series, DataFrame/dict-like( 0.18.1版本一下不支持)} 该参数指定了要转换为datetime的对象。如果提供的是Dataframe,则该类型至少需要以下列:“年”、“月”、“日”,才能转化为datetime。
int 浮点型 float b =-21.9 type(b)# 数据类型:<class 'float'> float 复数型 complex c =11+36j type(c)# 数据类型:<class 'complex'> complex 布尔型 bool d =True type(d)# 数据类型:<class 'bool'> bool ② 字符串型str_a ="Certified_Data_Analyst"# 创建字符串:"Certified_Data_Analyst"...
2.10. 将两个列表直接转化为Series x = pd.Series(test_ele) x[0] '0' X[3] '1' 3. 处理TimeStamp 3.1. 导入包 importpandasaspd 3.2. 读取文件,去除文件最后一行 read_file=pd.read_csv('./data/popularity-contest.csv',sep=' ')[:-1] ...
时间戳格式:基本上有两种方式的时间导入,一种是你导入时使用excel已经设置好了是时间格式,那么导入后,pandas就会自动转Timestamp格式。 字符串格式:第二种是你的excel表就是文本格式,或者你从txt文本中导入,或者是从List列表转换而来。那么就是str格式了,这时候就需要你用pd.to_datetime()函数将字符串转为Timestam...
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1990-01-01"), pd.Timestamp("1980-01-01"), ''], # 输出 NaT "sex": ['男', '女', '女', None,], # 输出 None "hobbey":['打篮球', '打羽毛球', '打乒乓球', '',], # 输出 "money":[200.0, 240.0, 290.0, 300.0], # 输出 ...
"B": pd.Timestamp("20130102"), "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"), "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"), "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]), "F": "foo", }) ...