jupyter将订单日期转化为精度为月份的数据列astype('datetime64[M]')

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 pandas 库来将订单日期转化为精度为月份的数据列。假设你已经有了一列名为“订单日期”的数据列，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将订单日期转化为月份精度
df['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])
df['订单月份'] = df['订单日期'].dt.to_period('M')

# 打印新的DataFrame
print(df.head())

在上述代码中，我们首先使用了 pandas 库中的 `pd.to_datetime()` 方法将订单日期转化为 datetime 格式。接下来，我们使用了 `dt.to_period('M')` 方法将订单日期转化为精度为月份的数据列，并新增了一列名为“订单月份”的数据列。最后，我们使用 `print()` 函数打印了新的 DataFrame。

需要注意的是，`dt.to_period()` 方法可以将 datetime 类型的数据转化为 period 类型的数据，其中 `M` 表示精度为月份。

相关问题

jupyter新增一列订单日期,将订单日期转化为精度为月份的数据列astype('datetime64[M]')

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 pandas 库来新增并转换数据列。假设你要新增一列订单日期，并将其转化为精度为月份的数据列，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 新增订单日期列并转化为月份精度
df['订单日期'] = pd.to_datetime(df['订单日期'])
df['订单月份'] = df['订单日期'].dt.to_period('M')

# 打印新的DataFrame
print(df.head())

在上述代码中，我们首先使用了 pandas 库中的 `pd.to_datetime()` 方法将订单日期转化为 datetime 格式。接下来，我们使用了 `dt.to_period('M')` 方法将订单日期转化为精度为月份的数据列，并新增了一列名为“订单月份”的数据列。最后，我们使用 `print()` 函数打印了新的 DataFrame。

需要注意的是，`dt.to_period()` 方法可以将 datetime 类型的数据转化为 period 类型的数据，其中 `M` 表示精度为月份。