首先,通过DataFrame的astype,直接把日期转换为字符串。 df['datestr']=df['date'].astype(str) df 1. 2. 使用str方法截断字符串。 df['datestr'] = df['datestr'].str[0:10] df 1. 2. 1.2. 时间字符串转为时间格式 使用“astype”,把字符串类型强制转换为时间数据
首先,我们需要创建一个包含 datetime 类型列的 DataFrame。 # 创建一个包含datetime列的DataFramedata={'date':['2022-01-01','2022-01-02','2022-01-03'],'value':[100,200,300]}df=pd.DataFrame(data)# 查看DataFramedf 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3. 将datetime列转为文本 接下来,我们将日期时...
如果您的日期列是格式为“2017-01-01”的字符串,您可以使用 pandas astype 将其转换为日期时间。 df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]') 或者使用 datetime64[D] 如果你想要 Day 精度而不是纳秒 print(type(df_launath['date'].iloc[0])) 产量 <class 'pandas._libs.tslib.Timestam...
python df.to_csv('output.csv', index=False) 或者,如果你只是想查看转换后的DataFrame,可以直接打印它。 python print(df) 综上所述,将DataFrame中的datetime.datetime列批量转换为字符串类型是一个相对简单的任务,主要依赖于pandas库中的astype(str)方法或apply()方法。
df = pd.DataFrame({"id":[i for i in range(1,11)],"date":pd.date_range("20220617",periods=10)}) df["date"] = df["date"].astype("str") df.info() #转换为pandas的datetime 时间类型 #方式一 df["date"]=pd.to_datetime(df["date"]) ...
complex64 Complex number, represented by two 32-bit floats (real and imaginary components) complex128 Complex number, represented by two 64-bit floats (real and imaginary components) 以上这篇pythondataframe astype 字段类型转换方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
def remove_col_str(df):# remove a portion of string in a dataframe column - col_1 df['col_1'].replace('\n', '', regex=True, inplace=True) # remove all the characters after &# (including &#) for column - col_1 df['col_1'].replace(' &#.*', '', regex=True,...
DataFrame.astype(dtype[, copy, errors]) 转换数据类型 DataFrame.copy([deep]) 复制数据框 DataFrame.isnull() 以布尔的方式返回空值 DataFrame.notnull() 以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法 描述 DataFrame.head([n]) 返回前n行数据 DataFrame.at ...
data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Gender':['Female','Male','Male','Male']}df=pd.DataFrame(data)df['Gender']=df['Gender'].astype('category')# 转换为分类型print(df.dtypes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出结果为: ...
Python DataFrame 数据类型转换:使用astype方法 一、引言 在数据分析中,我们经常需要对数据进行类型转换。Python 的 Pandas 库提供了一个强大的方法astype(),可以帮助我们轻松地改变 DataFrame 中列的数据类型。本文将详细讲解如何使用astype()方法进行数据类型转换,并展示一个具体的例子。