jupyter根据下单时间新增一列订单日期

可以使用 Pandas 库来操作数据，首先需要读取包含下单时间的数据集，然后使用 Pandas 中的 to_datetime 函数将下单时间转换为日期格式，最后新增一列订单日期，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将下单时间转换为日期格式
df['下单时间'] = pd.to_datetime(df['下单时间'])

# 新增一列订单日期
df['订单日期'] = df['下单时间'].dt.date

# 查看结果
print(df.head())

其中，'data.csv' 是包含下单时间的数据集文件名，'下单时间' 是数据集中下单时间所在的列名，'订单日期' 是新增的一列订单日期的列名。

相关问题

jupyter新增一列订单日期

在 Jupyter Notebook 中，你可以使用 pandas 库来新增数据列。假设你要新增一列订单日期，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
df['订单日期'] = '2021-07-01'

# 打印新的DataFrame
print(df.head())

在上述代码中，我们使用了 pandas 库中的 `df['列名']` 语法来新增一列名为“订单日期”的数据列，并将所有行的值设置为“2021-07-01”。最后，我们使用 `print()` 函数打印了新的 DataFrame。

需要注意的是，如果你想要新增的数据列中包含的值是变化的，可以将其设置为一个列表，例如：

# 新增订单日期列
order_dates = ['2021-07-01', '2021-07-02', '2021-07-03', '2021-07-04', '2021-07-05']
df['订单日期'] = order_dates

在上述代码中，我们将订单日期设置为一个包含多个日期的列表，并使用 `df['列名']` 语法将其新增为一列数据列。

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。