'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...
# downcast 可以进一步转化为int或者float pd.to_numeric(s)# 默认float64类型 pd.to_numeric(s,downcast='signed')# 转换为整型 4、转换字符类型 数字转字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 df=pd.DataFrame({'year':[2015,2016],'mon...
df_time=pd.DataFrame({'time':['2022/6/13','2022/6/14','2022/6/15'],'master':['桃花','哈士奇','派大星'],'value':[13,14,15]})df_time['master']=pd.to_datetime(df_time['master'],errors='coerce') 将errors设置为‘ignore’时: df_time=pd.DataFrame({'time':['2022/6/13','...
data.astype({'成交价格': float, '成交数量': int}) ii) pd.to_numeric() pd.to_numeric(data['成交价格']) iii)pd.to_datetime() pd.to_datetime(k_data['timestamp'], unit='ms') iv) 根据列dtypes返回DataFrame列的子集 tips.select_dtypes(include='number') XIV. 迭代DataFrame的行 for inde...
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...
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...
"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。
origin=pd.Timestamp('2022-01-01')) 1. 2. 3. 输出结果为: DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 1. 或者直接将列表中的字符串转换为时间类型: pd.to_datetime(['2018-10-26 12:00 -0530', '2018-10-26 12:00 -0500'])...