pandas时间转换
时间: 2023-10-30 21:03:22 浏览: 56
pandas提供了多种方法来进行日期时间的转换。其中常用的方法是使用pd.to_datetime()和s.astype('datetime64[ns]')。通过这两种方法,可以将字符串表示的日期时间转换为日期格式。
例如,对于一个包含日期时间的DataFrame,可以使用pd.to_datetime()函数来将日期时间列转换为日期格式。比如,给定一个名为df的DataFrame,其中包含一个名为'Wk'的日期时间列,可以使用以下代码将其转换为日期格式:
```python
df['Wk'] = pd.to_datetime(df['Wk']).dt.date
```
此外,使用s.astype('datetime64[ns]')也可以将字符串列转换为日期格式。例如,给定一个名为s的Series,可以使用以下代码将其转换为日期格式:
```python
s = s.astype('datetime64
相关问题
pandas 时间格式转换
要将字符串表示的日期时间转换为年/月/日格式,可以使用pandas的to_datetime()函数。该函数可以将字符串转换为日期时间对象,并可以指定输出的格式。在转换时,可以使用format参数来指定输出的日期格式。例如,假设有一个DataFrame df3,其中包含一个名为'Wk'的列,该列包含字符串表示的日期时间,可以使用以下代码将其转换为年/月/日格式:
```python
import pandas as pd
df3\['Wk'\] = pd.to_datetime(df3\['Wk'\]).dt.strftime('%Y/%m/%d')
```
在上述代码中,我们使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为日期时间对象,然后使用dt.strftime()函数将日期时间对象格式化为年/月/日格式。最后,将转换后的结果赋值给原始DataFrame的'Wk'列。
另外,还可以使用astype()函数将Series对象中的数据类型转换为datetime64\[ns\]类型。例如,假设有一个Series对象t,其中包含字符串表示的日期,可以使用以下代码将其转换为年/月/日格式:
```python
import pandas as pd
t = pd.Series(\['20220720','20220724'\])
new_t = pd.to_datetime(t).dt.strftime('%Y/%m/%d')
```
在上述代码中,我们使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为日期时间对象,然后使用dt.strftime()函数将日期时间对象格式化为年/月/日格式。最后,将转换后的结果赋值给新的Series对象new_t。
综上所述,要进行pandas时间格式转换,可以使用pd.to_datetime()函数或s.astype('datetime64\[ns\]')函数,并通过format参数指定输出的日期格式。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [[Pandas] 时间类型转换与处理](https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/123115126)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Pandas 日期数据处理](https://blog.csdn.net/qq_20163065/article/details/124846876)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
pandas 转换时间格式
在pandas中,我们可以使用to_datetime()函数将一个字符串转换为pandas的日期时间类型。在转换时需要注意参数格式和数据类型。
例如,我们有一个字符串“2020-10-01”,我们可以使用以下代码将其转换为pandas的日期时间类型:
```
import pandas as pd
date_str = '2020-10-01'
date = pd.to_datetime(date_str)
print(date)
```
输出结果为:2020-10-01 00:00:00
如果你的日期数据存储在一个pandas数据框中,你可以使用apply()函数和to_datetime()函数将整个列转换为日期时间类型。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date_str':['2020-10-01','2020-10-02','2020-10-03']})
df['date'] = df['date_str'].apply(pd.to_datetime)
print(df)
```
输出结果为:
| | date_str | date |
|--|
| 0 | 2020-10-01 | 2020-10-01 00:00:00 |
| 1 | 2020-10-02 | 2020-10-02 00:00:00 |
| 2 | 2020-10-03 | 2020-10-03 00:00:00 |