pandas日期型数据处理
时间: 2023-07-21 12:59:53 浏览: 55
当处理日期型数据时,Pandas库提供了许多强大的功能和方法。以下是一些常用的日期处理操作:
1. 将字符串转换为日期型数据:
```
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
```
2. 提取日期信息:
```
df['year'] = df['date_column'].dt.year
df['month'] = df['date_column'].dt.month
df['day'] = df['date_column'].dt.day
```
3. 过滤日期:
```
mask = (df['date_column'] > '2022-01-01') & (df['date_column'] <= '2022-12-31')
filtered_df = df.loc[mask]
```
4. 计算日期差值:
```
df['date_diff'] = df['end_date'] - df['start_date']
```
5. 转换日期格式:
```
df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
```
6. 对日期进行排序:
```
df.sort_values('date_column', inplace=True)
```
这些只是一些基本的操作,Pandas还提供了更多高级的日期处理功能,例如重采样、移动窗口计算等。你可以根据具体的需求进一步深入学习和探索。