pandas如何把时间日期变成年

、月、日等不同的时间单位？

你可以使用 pandas 库中的 DatetimeIndex 函数来实现将时间日期转换成不同的时间单位。例如，你可以使用如下代码将时间日期转换为年份：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
date_series = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='D')

# 将时间序列转换为年份
year_series = pd.DatetimeIndex(date_series).year

print(year_series)

该代码会输出一个包含时间序列中年份的 Pandas Series 对象。你也可以使用类似的方法将时间序列转换成其他不同的时间单位，例如月份、日、小时等。

相关问题

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。

python如何将日期变成时间序列

可以使用Python中的pandas库，将日期转换为时间序列。

首先，需要使用pandas库中的to_datetime()函数将日期转换为datetime类型。然后，可以将datetime类型的日期设置为pandas中的索引，这样就可以将日期转换为时间序列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个日期列表
dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05']

# 将日期转换为datetime类型
datetime_dates = pd.to_datetime(dates)

# 将datetime类型的日期设置为索引
time_series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=datetime_dates)

print(time_series)

输出结果如下：

2022-01-01    1
2022-01-02    2
2022-01-03    3
2022-01-04    4
2022-01-05    5
dtype: int64

可以看到，日期已经被转换为时间序列，并且可以使用pandas中的各种函数进行操作。