df_time = pd.to_datetime(df_name['Date']),将其中的时间格式为‘年-月-日’
时间: 2024-03-09 09:49:14 浏览: 19
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。
相关问题
import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月
要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日,可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下:
```
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx")
start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期'])
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期'])
test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M'))
start_date_col = '合同开始日期'
end_date_col = '合同截止日期'
new_col = '日期'
for index, row in test.iterrows():
start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col])
end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col])
date_list = []
if start_date.day <= 15:
while start_date <= end_date:
date_list.append(start_date)
start_date = start_date + timedelta(days=30)
else:
start_date = start_date + timedelta(days=30)
while start_date <= end_date + timedelta(days=30):
date_list.append(start_date)
start_date = start_date + timedelta(days=30)
# 格式化日期字符串为年月日
date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)
# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True)
df_tmp = df_tmp.stack()
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True)
df_tmp.name = '日期'
# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1)
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index')
# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")
# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)
```
这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日,而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。
import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('merged.csv') # 指定日期列的列名 date_column = 'Actual_Arrival_Date' # 将日期列转换为日期类型 df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) # 指定日期范围 start_date = pd.to_datetime('2021-01-01') end_date = pd.to_datetime('2021-07-01') # 根据日期范围筛选数据 filtered_df = df[(df[date_column] >= start_date) & (df[date_column] <= end_date)] # 统计两列数据的对应关系 count = filtered_df.groupby(['Place_of_Receipt', 'Port_of_Unlading']).size().reset_index(name='count') # 按照统计数量降序排序 sorted_count = count.sort_values(by='count', ascending=False) #打印前30 top_30 = sorted_count.head(30) print(top_30) 是什么意思
这段代码是用来读取一个名为 'merged.csv' 的CSV文件,并对其中的数据进行处理和统计。
首先,使用 `pd.read_csv('merged.csv')` 读取CSV文件并将数据存储到一个DataFrame对象 `df` 中。
然后,通过指定日期列的列名,使用 `pd.to_datetime()` 将该列的数据转换为日期类型。
接下来,指定了一个日期范围,即从 '2021-01-01' 到 '2021-07-01'。
然后,使用筛选条件 `df[(df[date_column] >= start_date) & (df[date_column] <= end_date)]` 对数据进行筛选,只保留在日期范围内的记录,并将结果存储到 `filtered_df` 中。
接着,使用 `groupby` 函数对 'Place_of_Receipt' 和 'Port_of_Unlading' 两列进行分组,并使用 `size()` 函数统计每个组的数量。
之后,使用 `reset_index()` 将结果重置索引,并将统计结果的列名设置为 'count',存储到 `count` 中。
最后,使用 `sort_values()` 对统计结果按照 'count' 列进行降序排序,并将排序后的结果存储到 `sorted_count` 中。
最终,通过 `head(30)` 只打印排序后的前30行数据,并使用 `print()` 函数将结果打印出来。
这段代码的目的是统计在指定日期范围内,根据 'Place_of_Receipt' 和 'Port_of_Unlading' 两列的对应关系,并按照统计数量降序排序。最后,将排序结果中的前30行打印出来。
希望能够解答你的疑问!如果还有其他问题,请随时提问。