df['release_year'] = pd.to_datetime(df.release_date, format = '%Y-%m-%d',errors='coerce').dt.year
时间: 2023-09-16 07:09:00 浏览: 67
这是一个将DataFrame中的release_date列转换为release_year列的代码,使用了pandas中的to_datetime函数和dt.year属性。具体来说,to_datetime函数将release_date列换为datetime类型,然后使用dt.year属性提取出年份,最后将提取出来的年份赋值给release_year列。如果无法将release_date转换为datetime类型,则将release_year列设置为NaN。
相关问题
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),将time_col_str保存为数组
可以使用 Pandas 的 `to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。例如,如果 `time_col_str` 是一个 Pandas Series 对象,可以使用以下代码将其转换为 NumPy 数组:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
time_col_str = pd.to_datetime(time_col, format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
time_col_arr = time_col_str.to_numpy()
```
其中,`to_numpy()` 函数将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。转换后的数组 `time_col_arr` 可以进行保存或其他操作。
df_time = pd.to_datetime(df_name['Date']),将其中的时间格式为‘年-月-日’
好的,您可以使用Pandas中的`strftime()`方法将时间格式转换为‘年-月-日’。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设您的DataFrame中有一个名为'Date'的时间列
df_time = pd.to_datetime(df_name['Date'])
# 将时间格式化为'年-月-日'的字符串
df_time_formatted = df_time.dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 将格式化后的时间列替换原有的时间列
df_name['Date'] = df_time_formatted
```
这个代码将把`df_name`中的'Date'列转换为`datetime`类型,然后使用`strftime()`方法将时间格式化为'年-月-日'的字符串。最后,将格式化后的时间列替换原有的时间列。