pandas的to_datetime中format怎么写小时、分钟、秒、微秒
时间: 2024-01-09 08:06:04 浏览: 20
在format中,小时用%H表示,分钟用%M表示,秒用%S表示,微秒用%f表示。例如,要将一个字符串转换为pandas的时间格式,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
date_str = '2022-01-01 12:30:45.123456'
date_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
date_time = pd.to_datetime(date_str, format=date_format)
print(date_time)
```
输出结果为:
```
2022-01-01 12:30:45.123456
```
相关问题
pandas的to_datetime中的format函数怎么编写小时、分钟、秒、微秒
可以使用以下代码编写小时、分钟、秒、微秒的格式:
```
pd.to_datetime('2021-01-01 12:34:56.789', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')
```
其中,`%H`表示小时,`%M`表示分钟,`%S`表示秒,`%f`表示微秒。在日期字符串中,这些格式化字符需要用对应的数字代替。
pandas to_datetime详细用法
### 回答1:
pandas的to_datetime()函数是将字符串或者数字转换为日期格式的函数。它的详细用法如下:
pandas.to_datetime(arg, format=None, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)
其中,参数arg是需要转换的日期字符串或者数字,format是日期格式,如果不指定则会自动推断;errors是错误处理方式,raise表示遇到错误会抛出异常,coerce表示将错误值转换为NaT;dayfirst和yearfirst是控制日期格式的参数;utc是控制时区的参数;box表示是否返回pandas.Timestamp对象;exact表示是否精确匹配;unit表示时间单位;infer_datetime_format表示是否自动推断日期格式;origin表示时间起点;cache表示是否缓存结果。
### 回答2:
pandas to_datetime 是 pandas 库中的一个函数,它的作用是将一组日期时间字符串转换为 pandas 中的 datetime 类型。to_datetime 函数可以接受多种不同的输入格式,并提供了许多参数来控制日期时间的解析方式。
to_datetime 函数最常用的参数是传入一个表示日期时间的序列,例如:时间戳字符串、日期字符串序列等。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
date_string = ['2019-01-01', '2020-01-01', '2021-01-01']
date_series = pd.Series(date_string)
date_series = pd.to_datetime(date_series)
print(date_series)
```
这段代码会输出一个 pandas 的 datetime 序列,其中的日期时间会自动解析为 pandas 中的 datetime 类型,如下所示:
```
0 2019-01-01
1 2020-01-01
2 2021-01-01
dtype: datetime64[ns]
```
to_datetime 函数还支持自定义日期时间的格式,可以通过指定 format 参数来实现。例如,下面的代码解析了一个日期时间字符串,指定了日期格式为年月日,时间格式为时分秒:
```python
import pandas as pd
date_string = '2022/09/24 12:34:56'
date_format = '%Y/%m/%d %H:%M:%S'
date_time = pd.to_datetime(date_string, format=date_format)
print(date_time)
```
这段代码可以将字符串解析为一个 pandas 的 datetime 类型,输出结果如下:
```
2022-09-24 12:34:56
```
to_datetime 函数还可以处理时区信息,可以通过 tz 参数来指定时区信息。例如,下面的代码将一个带有时区信息的日期时间字符串转换为 pandas 的 datetime 类型,并且指定了时区为 "Asia/Shanghai":
```python
import pandas as pd
date_string = '2022-01-01 00:00:00+08:00'
date_time = pd.to_datetime(date_string, utc=True)
date_time = date_time.astimezone('Asia/Shanghai')
print(date_time)
```
这段代码会先将时区信息解析为 UTC 时间,并将其转换为指定时区的本地时间,输出结果如下:
```
2022-01-01 00:00:00+08:00
```
除了上述提到的参数外,to_datetime 函数还支持多种其他的参数,例如 errors、infer_datetime_format 等,可以通过阅读官方文档来了解更多详细用法。总之,to_datetime 函数是一个非常实用的函数,能够帮助我们快速地将日期时间字符串转换为 pandas 中的 datetime 类型,从而方便地进行日期时间计算和分析。
### 回答3:
pandas是Python中一个广泛使用的数据分析库,其to_datetime方法是处理日期和时间数据的一个重要功能。下面将详细介绍pandas的to_datetime方法的用法和常见应用场景。
to_datetime方法的基本用法很简单,它接受一个日期和时间字符串或者日期时间列表,然后将其转化为pandas的DatetimeIndex类型。具体来讲,to_datetime方法有如下几个参数:
# pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix')
arg:日期和时间字符串或者日期时间列表。
errors:如果日期时间字符串格式不正确,是否引发异常。默认值为'raise',表示如果有任何日期时间字符串无法转换,就引发ParseException。也可以指定'coerce',表示将无法转换的值转化为缺失值NaT,或者指定'ignore',表示忽略无法转换的值。
dayfirst:如果日期时间字符串中的日期和月份位置翻转,指定该参数为True可以更好地处理。
yearfirst:如果日期时间字符串中的年份出现在前面,指定该参数为True可以更好地处理。
utc:如果指定该参数为True,则将所有的日期时间值转化为UTC时间。
format:如果输入的日期时间字符串格式不是标准的ISO 8601格式,则需要在该参数中指定日期时间格式。
exact:是否对输入的日期时间字符串格式进行严格检查。默认为True,表示需要严格符合指定的格式。如果为False,则表示宽松模式,不严格符合指定的格式即可。
unit:如果输入的日期时间字符串包含时间戳,则可以指定该参数,该参数可以接受以下几个值:Y(year), M(month), D(day), h(hour), m(minute), s(second), ms(millisecond),us(microsecond)和ns(nanosecond)。
infer_datetime_format:是否自动识别日期时间字符串的格式。
origin:如果输入的日期时间字符串表示的是距离某一个时间点的时间差,可以指定该参数为该时间点的时间戳。
除了基本功能外,to_datetime方法还可以处理一些常见的应用场景,下面介绍其中几个。
处理时间戳:
如果我们有一个UNIX时间戳,可以使用to_datetime方法将其转化为pandas的DateTimeIndex对象。具体来讲,可以将指定的时间戳转换为指定时区的日期时间。例如下面的代码将1970年1月1日至1970年1月3日期间的所有时间戳转换为UTC时间。
import pandas as pd
timestamps = [0, 1, 2]
timestamps = pd.to_datetime(timestamps, unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01'))
print(timestamps)
处理多种日期时间格式:
如果我们的数据集包含多种不同的日期和时间格式,可以使用to_datetime方法将其全部转化为DateTimeIndex对象。具体来讲,可以将日期字符串和时间字符串合并为一个字符串,然后使用pandas的dateutil.parser.parse函数进行解析。例如下面的代码可以处理成人类可读的日期和时间格式。
import pandas as pd
raw_date_strings = ['2017-07-31 9:00 AM', '2017-07-31 14:00:00']
dates = pd.to_datetime(raw_date_strings, infer_datetime_format=True)
print(dates)
处理数据集中的不良数据:
如果数据集中包含一些不良的日期和时间数据,可以使用to_datetime方法将其转化为缺失值NA。这可以让我们更好地处理数据中的异常情况。例如下面的代码将无法处理的日期字符串转换为缺失值。
import pandas as pd
raw_date_strings = ['2017-07-31', 'notadate', '2017-08-01']
dates = pd.to_datetime(raw_date_strings, errors='coerce')
print(dates)
to_datetime方法是pandas处理日期和时间数据的一个重要工具,可以帮助我们将各种格式的日期和时间数据转化为pandas的DateTimeIndex对象,进而更好地进行数据处理和分析。需要注意的是,在使用to_datetime方法时,需要根据具体的情况灵活选择对应的参数组合,以便达到最佳效果。