from datetime import datetime def con_date(x): d = datetime.strptime(x, '%b %d, %I:%M %p') return(pd.to_datetime(d.replace(year=d.year + 120))) df['time_stamp'] = df['Time stamp'].apply(lambda x : con_date(x)) df = df.set_index('time_stamp')
时间: 2023-09-22 18:05:45 浏览: 40
这段代码引入了Python标准库中的datetime模块,并定义了一个名为con_date的函数。该函数的作用是将字符串格式的时间转换为日期时间格式,并将年份加上120年。然后,使用pandas库中的to_datetime函数将日期时间格式转换为pandas中的datetime格式。接着,将数据框(df)中的"Time stamp"列中的每个元素(字符串类型)应用con_date函数,将其转换为datetime格式,并存储到新的"time_stamp"列中。最后,将"time_stamp"列设置为数据框的索引。这样,我们就可以按照时间戳对数据进行分析和处理。
相关问题
from datetime import datetime,timedelta s_date = datetime.datetime.strptime('20230501', '%Y%m%d').date()
在这段代码中,有一处错误。第一行应该为 `import datetime`,而不是 `from datetime import datetime,timedelta`,因为后面用到的是 `datetime.datetime` 而不是 `datetime`。
第二行的代码与你之前给出的代码是相同的,将字符串类型的日期 '20230501' 转换为日期对象,并赋值给变量 s_date。具体来说,使用 datetime 模块中的 strptime 函数,将第一个参数 '20230501' 按照第二个参数 '%Y%m%d' 的格式解析为日期对象,并使用 date 方法将其转换为日期类型。最终将转换后的日期对象赋值给变量 s_date。
begin_date = datetime.datetime.strptime(analysist_date, '%Y-%m-%d')
这不是一个问题,而是一行 Python 代码。这行代码的作用是将一个字符串类型的日期转换成 Python 中的 datetime 类型。其中,变量 `analysist_date` 存储的是字符串类型的日期,`'%Y-%m-%d'` 则是表示日期格式的字符串。通过 `datetime.datetime.strptime()` 函数可以将字符串类型的日期转换成 datetime 类型,存储在变量 `begin_date` 中。