pd.to_datetime()
时间: 2023-11-09 17:54:47 浏览: 47
回答: pd.to_datetime()是一个pandas库中的函数,用于将输入的日期或时间数据转换为datetime64[ns]类型的日期时间对象。它可以接受多种不同的输入格式,包括字符串、numpy的datetime64对象和python的datetime对象。[1][2]例如,通过传递一个包含年、月、日的DataFrame,可以使用pd.to_datetime(df[['year','month','day']])将其转换为datetime64[ns]类型的日期时间对象。[1]另外,还可以通过传递一个包含日期或时间的列表,使用pd.to_datetime()将其转换为DatetimeIndex对象,其中的元素将被解释为从1970年1月1日开始的天数。[3]
相关问题
pd.to_datetime
pd.to_datetime是pandas库中的一个函数,用于将输入的日期时间数据转换为pandas中的时间戳格式。它可以处理多种不同格式的日期时间数据,并将其转换为datetime64[ns]格式。常见的输入格式包括字符串、整数和浮点数。例如:
``` python
import pandas as pd
# 字符串格式
date_str = '2021-06-01'
date_time = pd.to_datetime(date_str)
print(date_time)
# 整数格式
date_int = 20210601
date_time = pd.to_datetime(date_int, format='%Y%m%d')
print(date_time)
# 浮点数格式
date_float = 2021.06
date_time = pd.to_datetime(date_float, format='%Y.%m')
print(date_time)
```
输出结果如下:
```
2021-06-01 00:00:00
2021-06-01 00:00:00
2021-06-01 00:00:00
```
pandas pd.to_datetime
pandas的pd.to_datetime()函数用于将一列数据转换为日期时间格式。它可以将字符串、numpy.datetime64或datetime.datetime对象转换为pandas的datetime64[ns]类型。
例如,你可以使用pd.to_datetime()函数将一列包含日期的字符串转换为日期时间格式的数据。比如,你可以使用以下代码将一个包含日期的字符串列转换为datetime64[ns]类型的数据:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('police.csv')
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date)
```
这将把`data`中的`stop_date`列转换为`stop_datetime`列,使其变为datetime64[ns]类型的数据。
此外,pd.to_datetime()函数还可以将一个包含年、月、日等信息的数据框转换为日期时间格式的数据。对于一个包含年、月、日的数据框`df`,你可以使用以下代码将其转换为datetime64[ns]类型的数据:
```
pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
```
这将把`df`中的`year`、`month`和`day`列转换为datetime64[ns]类型的数据。