'2022-02-01','2022-03-01']}df=pd.DataFrame(data)# 将字符串转换为日期时间格式df['date']=pd.to_datetime(df['date'])# 计算每个日期距离当前日期的天数today=datetime.today()df['days_to_today']=(today-df['date']).dt.daysprint(df)...
df['date_string'] = df['date'] 但通常,我们会保留原始字符串列,以便后续可能的需要,并在DataFrame中添加一个新的日期列。 验证转换结果: 最后,通过打印DataFrame来验证转换结果。 python print(df) 输出结果将显示转换后的日期列,以及(如果保留的话)原始的字符串日期列。 完整的示例代码如下: python impor...
print(df.info())# 查看DataFrame的信息,包括数据类型 1. 第四步:使用pd.to_datetime转换为时间戳 在确认数据格式后,我们就可以使用pd.to_datetime函数将日期字符串转换为时间戳。 #将'date_text'列的文本转换为时间戳df['date_timestamp']=pd.to_datetime(df['date_text'])print(df)# 打印转换后的DataFr...
format_string)print("转换后的 datetime 对象:",datetime_obj)Python 入门书籍推荐《Python 编程从入门...
把pandas二维数组DataFrame结构中的日期时间字符串转换为日期时间数据,然后进一步获取相关信息。 重点演示pandas函数to_datetime()常见用法,函数完整语法为: to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin=...
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['string_column'], format=date_format) 其中,df是一个DataFrame对象,'string_column'是待转换的字符串列,'datetime_column'是转换后的datetime类型的列,date_format是定义的日期时间格式。 通过以上步骤,就可以将字符串转换为datetime类型,方便进行日期和时间的处理和...
8601格式的日期字符串iso_string="2023-12-25T12:00:00Z"christmas_day=datetime.strptime(iso_string...
方法一:也是最简单的 直接使用pd.to_datetime函数实现 data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间']) 方法二: 源自利用python进行数据分析P304 使用python的datetime包中的 strptime函数,datetime.strptime(value,’%Y/%M/%D’) strftime函数,datetime.s
python 中datetime 和 string 转换 dt = datetime.datetime.strptime(string_date, fmt) fmt 的格式说明如下: https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior