一个数组中每一行的第一列都为datetime,datetime中的格式为‘年-月-日 时:分:秒’,通过对datetime的识别将整10分钟分为另一个数组
时间: 2023-06-05 14:04:32 浏览: 45
抱歉,我可以回答这个技术问题。您可以通过将datetime转换为时间戳,然后对时间戳取整,将整数除以600(10分钟对应的秒数),再将其乘以600,从而获得每个datetime所对应的10分钟时间段。然后,您可以用这个时间段作为key,将原数组中的数据按照时间段放入到新的数组中。
相关问题
在csv文件中有很多字符串'2015-02-10 02:25:28',怎么把文件中所有的字符串转换为一个datetime
你可以使用pandas库来读取csv文件,并将包含日期时间信息的列转换为datetime类型。假设你的csv文件名为`data.csv`,其中包含一个名为`datetime`的列,你可以尝试以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 将datetime列转换为datetime类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 将修改后的数据保存回csv文件
df.to_csv('data.csv', index=False)
```
在这个例子中,`pd.to_datetime()`函数将`datetime`列转换为datetime类型。`format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'`指定日期时间字符串的格式,以便函数能够正确解析它们。最后,使用`df.to_csv()`函数将修改后的数据保存回csv文件。如果你的csv文件中包含多个日期时间列,你可以将所有包含日期时间信息的列都转换为datetime类型,只需要在`pd.to_datetime()`函数中指定相应的列名即可。
将日期列都改为只显示年和月
在pandas中,可以使用dt属性和strftime()方法来将日期列格式化为指定的日期字符串格式。
以下是将日期列格式化为“年-月”格式的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期列的DataFrame
data = pd.DataFrame({'日期': ['2022/01/01', '2022/02/01', '2022/03/01']})
# 将日期列转换为日期类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y/%m/%d', errors='coerce')
# 将日期列格式化为“年-月”格式
data['日期'] = data['日期'].dt.strftime('%Y-%m')
# 显示结果
print(data)
```
输出结果:
```
日期
0 2022-01
1 2022-02
2 2022-03
```
在上面的代码中,首先创建了一个包含日期列的DataFrame。然后,使用pd.to_datetime()方法将日期列转换为日期类型。接下来,使用dt属性和strftime()方法将日期格式化为“年-月”格式,并将格式化后的日期覆盖原来的日期列。最后,使用print()函数显示结果。