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到底是距...
'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...
这个函数功能非常强大,可以将以下类型转换为datetime类型: int、floats时间戳类型。 时间格式的字符串类型。 np.array一维数组、列表或者元组。 Series、DataFrame或者字典类型。 下面分别来进行讲解。 int、floats时间戳类型。 必须指定unit参数为s,也就是秒。...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 3.9. 将 atime 列切换为 int 类型 read_file['atime'] = read_file['atime'].astype('int') 3.10. 将 ctime列切换为 int 类型 read_file['ctime'] = read_file['ctime'].astype('int') 3.11. 将 atime 列 切换为 datetime类型,单位为:s read_file['atime...
Timestamp('2024-02-08 00:00:00')# 创建时期数据，freq（Y：年，M：月，D：日）默认是Dpd.Period("2024-2-8",freq="D")Period('2024-02-08', 'D')# 批量生成时刻数据# periods=4：创建4个时间# freq="D"：按填周期index = pd.date_range("2024.02.08",periods=4,freq="D")index Datetim...
参数keep_default_dates bool,默认为 True如果解析日期(convert_dates 不是 False),如下情况的列标签是类似日期的,则尝试解析默认的类似日期的列。 它以'_at'结尾, 它以'_time'结尾, 它以'timestamp'开始, 它是'modified',或'date'。 df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd']], index=['...
1df2 = pd.DataFrame({'A': 1.,2'B': pd.Timestamp('20130102'),3'C': pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype='float32'),4'D': np.array([3] * 4,dtype='int32'),5'E': pd.Categorical(["test","train","test","train"]),6'F':'foo'})78print(df2)910"""11A B C D ...
"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 ...
int:整数类型,如int8、int16、int32、int64等。 uint:无符号整数类型,如uint8、uint16、uint32、uint64等。 float:浮点数类型,如float16、float32、float64等。 complex:复数类型,如complex64、complex128等。 布尔类型(Boolean Type): bool:布尔类型,只有两个值True和False。
sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine,columns=['time','code','value']) df_sql 8.chunksize 接受类型:{int, default None} 如果指定,则返回一个迭代器,其中chunksize是每个块中要包含的行数。 sql_table ='metric_value' df_sql=pd.read_sql(sql_table,engine,columns=[...