print(Table['成立日期'][1]) # NaT (空时间类型) # 查看正确的时间转换后的结果 print(Table['成立日期'][100]) # 2014-04-25 00:00:00 (正常时间类型) 在专门用来将字符日期字段转换为标准日期类型字段pd.to_datetime()函数中,参数errors的作用是控制函数在遇到异常日期(包括错误日期和规定范围之外的日...
●pd.to_datetime(df['date_str']):使用to_datetime函数将日期字符串列转换为datetime类型,并创建新的列。 ●df['datetime'].dt.year:使用dt属性提取datetime列的年份。 ●df['datetime'].dt.month:提取datetime列的月份。 ●df['datetime'].dt.day:提取datetime列的日期。 通过这些操作,我们成功地将日期字符...
DatetimeIndex(['2023-09-06', '2023-09-07', 'NaT', '2023-09-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 指定日期时间格式: pd.to_datetime('06/09/23 12:34:56',format='%d/%m/%y %H:%M:%S') Timestamp('2023-09-06 12:34:56') 处理时间戳(Unix时间戳): pd.to_datetime(1630899296,...
检查无效的日期时间值:如果日期时间列包含无效的日期时间值,可以使用pd.to_datetime(df['column_name'], errors='coerce')将无效值转换为NaT。 添加新列:在确保日期时间列的数据类型正确且缺失值和无效值已处理后,可以使用df['new_column'] = values添加新的列。其中,values可以是一个列表、数组或者Series对...
pd.to_datetime(['2021/08/31', 'abc'], errors='raise') # 报错ValueError: Unknown string format 转换多个时间序列 import pandas as pd pd.to_datetime(pd.Series(["Aug 16, 2021", "2021-08-17", None])) 结果(其中Pandas 用 NaT 表示日期时间、时间差及时间段的空值,代表了缺失日期或空日期的...
arg:integer,float,string,datetime, list,tuple,1-d array(一维数组),Series 0.18.1版中的新功能:或类似DataFrame/dict的 errors:{'ignore','raise','coerce'}, 默认为'raise' 如果为‘raise’,则无效的解析将引发异常 如果为‘coerce’,则将无效解析设置为NaT ...
一些日期列值设置为 NaT,但是当我执行 to_datetime 函数时,它将它们转换为默认的 1970-01-01。而我需要它保留在 NaT,因为我想保持原样。 data[column]= pd.to_datetime(data[column],errors='coerce') 数据示例: COLUMN_A 0 NaT 1 NaT 2 NaT SQL 表中的输出是: COLUMN_A 0 1970-01-01 1 1970-...
在Pandas库中,to_datetime函数是一个非常实用的函数,用于将字符串转换为Timestamp格式。这个函数在处理日期和时间数据时非常有用,因为它能够解析多种不同的日期表示形式。无论你的数据是在DataFrame的轴索引还是列中,to_datetime函数都能轻松处理。使用to_datetime函数时,你需要提供一个字符串参数,这个参数可以是一个...
to_datetime函数的参数可以是各种不同的数据类型,包括字符串、整数、浮点数等。它会尝试根据输入数据的格式进行解析,并将其转换为日期时间格式。如果无法解析某个值,to_datetime函数会将其转换为NaT(Not a Time)值,表示缺失的日期时间信息。 to_datetime函数的应用场景包括但不限于以下几个方面: ...
如果为“coerce”,则无效解析将设置为NaT。 如果“ignore”,则无效解析将返回输入的值。 我们将errors设置为coerce时: 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...