pandas.to_datetime函数
时间: 2023-06-08 07:05:17 浏览: 76
是用来做什么的?
pandas.to_datetime函数是用来将输入的日期字符串或日期序列转换成Timestamp对象的函数。它可以解析各种日期格式的字符串,包括ISO8601标准格式、strftime格式和Python时间戳等,还可以处理缺失值和异常值。在处理时间序列数据时,to_datetime函数通常用于转换索引或数据中的时间列,以便进行时间戳索引、时间序列聚合和时间区间切片等操作。
相关问题
pandas pd.to_datetime
pandas的pd.to_datetime()函数用于将一列数据转换为日期时间格式。它可以将字符串、numpy.datetime64或datetime.datetime对象转换为pandas的datetime64[ns]类型。
例如,你可以使用pd.to_datetime()函数将一列包含日期的字符串转换为日期时间格式的数据。比如,你可以使用以下代码将一个包含日期的字符串列转换为datetime64[ns]类型的数据:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('police.csv')
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date)
```
这将把`data`中的`stop_date`列转换为`stop_datetime`列,使其变为datetime64[ns]类型的数据。
此外,pd.to_datetime()函数还可以将一个包含年、月、日等信息的数据框转换为日期时间格式的数据。对于一个包含年、月、日的数据框`df`,你可以使用以下代码将其转换为datetime64[ns]类型的数据:
```
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
```
这将把`df`中的`year`、`month`和`day`列转换为datetime64[ns]类型的数据。
pandas pd.to_datetime转换为datetime
pandas的pd.to_datetime()函数可以将数据转换为datetime格式。这个函数可以接受多种不同类型的输入,包括字符串、numpy的datetime64类型、python的datetime类型等。通过使用这个函数,你可以将数据转换为datetime格式的Pandas DataFrame或Series。
引用提供了一个例子:
```
import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), datetime.datetime(2018, 1, 1)])
```
在这个例子里,pd.to_datetime()函数将一个包含不同日期格式的列表转换为datetime格式。结果会返回一个包含转换后的日期的Pandas Index。
引用提供了另一个例子:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('police.csv')
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date)
```
在这个例子里,pd.to_datetime()函数被用来将一个csv文件中的日期列转换为datetime格式,并将转换后的结果存储在一个新的列中。
如果你想要将一个DataFrame中的多个列转换为datetime格式,你可以使用类似以下的语法:
```
pd.to_datetime(df[['year','month','day']])
```
引用提供了一个例子:
```
0 2015-02-04 02:00:00
1 2016-03-05 03:00:00
dtype: datetime64
pd.to_datetime(df[['year','month','day']])
```
在这个例子里,pd.to_datetime()函数被用来将一个DataFrame中的year、month和day列转换为datetime格式。
综上所述,pd.to_datetime()函数是Pandas库中用于将数据转换为datetime格式的一个重要函数。可以根据不同的输入类型进行转换,并且可以应用于整个DataFrame或Series以及特定的列。