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。

相关问题

pandas pd.to_datetime转换为datetime

pandas的pd.to_datetime()函数可以将数据转换为datetime格式。这个函数可以接受多种不同类型的输入，包括字符串、numpy的datetime64类型、python的datetime类型等。通过使用这个函数，你可以将数据转换为datetime格式的Pandas DataFrame或Series。

引用提供了一个例子:

import datetime 
import pandas as pd 
import numpy as np 

dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), datetime.datetime(2018, 1, 1)]) 

在这个例子里，pd.to_datetime()函数将一个包含不同日期格式的列表转换为datetime格式。结果会返回一个包含转换后的日期的Pandas Index。

引用提供了另一个例子:

import pandas as pd 

data = pd.read_csv('police.csv') 
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date)

在这个例子里，pd.to_datetime()函数被用来将一个csv文件中的日期列转换为datetime格式，并将转换后的结果存储在一个新的列中。

如果你想要将一个DataFrame中的多个列转换为datetime格式，你可以使用类似以下的语法:

pd.to_datetime(df[['year','month','day']])

引用提供了一个例子:

0 2015-02-04 02:00:00 
1 2016-03-05 03:00:00 
dtype: datetime64 

pd.to_datetime(df[['year','month','day']])

在这个例子里，pd.to_datetime()函数被用来将一个DataFrame中的year、month和day列转换为datetime格式。

综上所述，pd.to_datetime()函数是Pandas库中用于将数据转换为datetime格式的一个重要函数。可以根据不同的输入类型进行转换，并且可以应用于整个DataFrame或Series以及特定的列。

pd.to_datetime

pd.to_datetime是一个pandas库中的函数，用于将传入的参数转换为日期时间格式。根据不同的参数形式，它可以将整数、字符串、列表或DataFrame中的列转换为日期时间对象。

在引用中的例子中，pd.to_datetime(time.asctime())将时间字符串转换为日期时间对象。

在引用中的例子中，pd.to_datetime(df[['year','month','day']])将DataFrame中的year、month和day列转换为日期时间对象。

在引用中的例子中，pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D')将整数列表转换为日期时间对象，并且指定单位为天。