df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed') # df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format="%Y/%m/%d",errors='ignore') print(df.to_string()) 本文作者:Dreaife 本文链接:https://www.cnblogs.com/dreaife/p/17942236 版权声明:本作品采用知识共享署名-非商业性使用-禁...
to_datetime(df["time"])) 格式化字符串转换为日期格式 pd.to_datetime() 可以处理格式不统一的日期字符串,并通过 format 参数来指定复杂的自定义格式: # 转换多种格式的日期字符串 print(pd.to_datetime( ["2022/03/12", "2022.03.13", "14/03/2022"], format='mixed')) # 自定义格式转换 print(...
您可以尝试添加：，format='mixed'：您可以通过转换为混合格式的datetime，然后将输出格式设置为您选择的...
df.dropna(subset=['ST_NUM'],inplace=True) print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: 我们也可以fillna()方法来替换一些空字段: 实例 使用12345 替换空字段: importpandasaspd df=pd.read_csv('property-data.csv') df.fillna(12345,inplace=True) print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: ...
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed') print(df.to_string()) 3 Pandas 清洗错误数据 数据错误也是很常见的情况,我们可以对错误的数据进行替换或移除。以下实例会替换错误年龄的数据: import pandas as pd person = { "name": ['Google', 'Bing', 'Taobao'], ...
如果同一列中有混合的日期时间格式,可以传递format='mixed'In [126]: data = StringIO("date\n12 Jan 2000\n2000-01-13\n") In [127]: df = pd.read_csv(data) In [128]: df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='mixed') In [129]: df Out[129]: date 0 2000-01-12 1 ...
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed') print(df.to_string())使用astype修改数据格式data['语文'].dropna(how='any').astype('int')清洗错误数据import pandas as pdperson = { "name": ['Google', 'Runoob' , 'Taobao'], ...
to_datetime函数接受一个参数,该参数可以是字符串、数字、列表、Series或DataFrame等。 函数返回转换后的datetime类型数据。 常用参数: format:指定日期时间的格式。如果输入数据是字符串,并且格式固定,可以通过这个参数来指定格式。 errors:指定在解析日期时间时遇到错误时的处理方式。可选值有'raise'(抛出异常)、'coerc...
pandas.to_datetime()function in the Pandas library in Python used to convert arguments to DateTime. It’s quite handy for converting strings, timestamps, or mixed-type data into datetime objects. In this article, I will explain thepandas.to_datetime()function, its syntax, parameters, and usa...
df['Date']=pd.to_datetime(df['Date'],format='mixed') print(df.to_string()) 以上实例输出结果如下: Dateduration day12020-12-0150 day22020-12-0240 day32020-12-2645 Pandas 清洗错误数据 数据错误也是很常见的情况,我们可以对错误的数据进行替换或移除。