pandas 时间显示代码

可以使用 `pd.to_datetime()` 函数将数据转换为日期时间格式。例如：

import pandas as pd

# 将字符串转换为日期时间
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将 Unix 时间戳转换为日期时间
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='s')

# 将 Excel 序列号转换为日期时间
df['excel_serial_date'] = pd.to_datetime(df['excel_serial_date'], origin='1899-12-30')

可以使用 `df.style.format()` 函数将日期时间格式化为指定的格式。例如：

df.style.format({'date': '{%Y-%m-%d %H:%M:%S}'})

也可以使用 `df.applymap()` 函数将日期时间转换为字符串。例如：

df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

如果你想要了解更多信息，可以参考 Pandas 的文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html

相关问题

pandas时间间隔格式只显示日期，不显示时间

你可以使用 `pandas` 库中的 `strftime` 方法来格式化时间间隔。如果你想要只显示日期而不显示时间，可以使用 `%Y-%m-%d` 格式字符串。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个时间间隔序列
dates = pd.date_range('2021-01-01 00:00:00', '2021-01-05 23:59:59', freq='H')

# 将时间间隔转换为日期格式，只显示日期
date_only = dates.strftime('%Y-%m-%d')

print(date_only)

这段代码将创建一个从 2021 年 1 月 1 日到 2021 年 1 月 5 日的时间间隔序列，频率为每小时一次。然后使用 `strftime` 方法将时间间隔转换为日期字符串，只显示年月日，不显示时间。最后输出结果如下：

['2021-01-01' '2021-01-01' '2021-01-01' ... '2021-01-05' '2021-01-05'
 '2021-01-05']

python pandas简单代码

### Python Pandas 简单代码示例

#### 创建并操作 DataFrame

创建一个简单的 `DataFrame` 是使用 Pandas 进行数据分析的基础：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

这段代码展示了如何通过字典来构建一个包含姓名、年龄和城市的数据框[^1]。

#### 数据类型的转换

有时需要改变列中的数据类型，这可以通过 `.astype()` 方法实现：

df['Age'] = df['Age'].astype(str)

print(df.dtypes)

此段代码将 Age 列由整数型转为了字符串型[^2]。

#### 比较两个 DataFrame 中对应位置上的元素是否不同

如果想要比较两组数据之间的差异，则可以利用 `.ne()` 函数来进行逐项对比：

other_data = {'Name': ['Alice', 'Bobby', 'Chris'],
              'Age': [25, 31, 40],
              'City': ['Boston', 'San Francisco', 'Seattle']}
other_df = pd.DataFrame(other_data)

comparison = df.ne(other_df)

print(comparison)

这里显示了怎样判断原始数据帧与其他数据帧之间各字段值的不同之处[^3]。

#### 将 DataFrame 导出到 Excel 文件

最后一步通常是把处理好的表格保存下来供后续查看或分享给他人。下面的例子说明了怎么设置日期格式并将结果存入 Excel 表格中：

with pd.ExcelWriter('output.xlsx', date_format='YYYY-MM-DD') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

上述命令会按照指定的时间样式导出当前工作区内的数据至名为 output.xlsx 的电子表格文档里[^4]。