python将dataframe中的1683829797列转换为年月日时分秒的格式(datetime类型)
时间: 2023-08-06 12:03:49 浏览: 64
可以使用pandas中的to_datetime函数来将DataFrame中的某一列转换为datetime类型。
假设你的数据框为df,你要将列名为1683829797的列转换为datetime类型,可以使用以下代码:
```
df['1683829797'] = pd.to_datetime(df['1683829797'], unit='s')
```
其中,参数unit='s'表示该列的数据是以秒为单位的时间戳。如果该列的时间单位不是秒,可以根据实际情况调整该参数,如unit='ms'表示毫秒。
相关问题
使用 to_datetime 方法将df中特地的列转换为年月日时分秒
可以使用 pandas 的 to_datetime 方法将 df 中的特定列转换为年月日时分秒格式。
假设要将列名为 'date_str' 的列转换为年月日时分秒格式:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'date_str': ['2021-03-15 12:30:45', '2021-03-16 14:20:30', '2021-03-17 08:45:10']}
df = pd.DataFrame(data)
# 将列转换为 datetime 格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
print(df)
```
输出结果如下:
```
date_str date
0 2021-03-15 12:30:45 2021-03-15 12:30:45
1 2021-03-16 14:20:30 2021-03-16 14:20:30
2 2021-03-17 08:45:10 2021-03-17 08:45:10
```
可以看到,新添加的 'date' 列已经转换为了年月日时分秒格式。
DataFrame 时间列中如何转换为时间戳格式并只保留年月日
可以使用 pandas 中的 `to_datetime()` 方法将 DataFrame 中的时间列转换为时间戳格式,然后使用 `dt.date` 方法只保留年月日。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设你的 DataFrame 叫做 df,时间列叫做 time
df['time'] = pd.to_datetime(df['time']).dt.date
print(df['time'])
```
这将把 DataFrame 中的时间列转换为时间戳格式并只保留年月日,然后输出。