importdatetimeimportnumpyasnp a=np.datetime64('2021-01-01')a=a.astype(datetime.date)
但有时却差强人意，读取后为字符串格式，尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串转日期格式...
1.获得两列数据的天数之差Days_gap=(train['ScheduledDay']-train['AppointmentDay']).astype(int)报错:TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [int32]2.想要获得train['ScheduledDay']是一周中的星期几y=train['ScheduledDay'].map(datetime.datetime)报错: 我还是个小白,希望有...
1.获得两列数据的天数之差Days_gap=(train['ScheduledDay']-train['AppointmentDay']).astype(int)报错:TypeError: cannot astype a timedelta from [timedelta64[ns]] to [int32]2.想要获得train['ScheduledDay']是一周中的星期几y=train['ScheduledDay'].map(datetime.datetime)报错: 我还是个小白,希望有...
In [24]: pandas.to_datetime('2012-05-01T01:00:00.000000+0100') Out[24]: datetime.datetime(2012, 5, 1, 1, 0, tzinfo=tzoffset(None, 3600))
从Excel文件(见Sheet3)中读取日期数据后,为了匹配日期要把日其中的时间等零碎(见执行结果的data)去掉。采用已经介绍的方法操作时,发现读取的数据是datetime64的,此数据类型不适用date方法。因此,需要先把数据转换datetime类型。转换时可以用for语句操作,但要介绍的是采用map函数进行处理。
在编程中，有时我们需要将数字转换为字母，例如将数字表示的年份转换为对应的字母表示，或者将数字编码...
to_datetime(df['B_ns']/10**9, unit='s') # B列转datetime64[ns, UTC]格式 df['B_ns_utc'] = pd.to_datetime(df['B']) df df.info() 2、计算相差秒数 两种不同时间格式的计算结果当然是一样的。 #datetime64[ns]格式计算相差秒数 df['ns时间秒差'] = df['A_ns'] - df['B_ns'...
日期格式转换不外乎就是日期格式-字符串格式-数值格式之间的相互转换,以及相同格式的不同形式间的转换,最常用的是datetime模块 一、日期时间格式转字符 首先获取当天日期 ...