如何将字符串的DataFrame列(dd/mm/yyyy格式)转换为datetime dtype?
当前回答
最简单的方法是使用to_datetime:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
它还为欧洲时报提供了一个日优先的参数(但注意这不是严格的)。
下面是它的实际情况:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
你可以传递一个特定的格式:
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
其他回答
如果你想指定复杂的格式,你可以使用下面的方法:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
更多关于格式的细节:
Python 2 https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior Python 3 https://docs.python.org/3.7/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior
如果日期列是'2017-01-01'格式的字符串 您可以使用pandas astype将其转换为datetime。
df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')
或者使用datetime64[D]如果你想要日精度而不是纳秒
print(type(df_launath['date'].iloc[0]))
收益率
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
与使用pandas.to_datetime时相同
您可以尝试其他格式,然后'%Y-%m-%d',但至少这是可行的。
最简单的方法是使用to_datetime:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
它还为欧洲时报提供了一个日优先的参数(但注意这不是严格的)。
下面是它的实际情况:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
你可以传递一个特定的格式:
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
试试这个解决方案:
将“2022-12-31 00:00:00”更改为“2022-12-31 00:00:01” 然后运行以下代码:pandas.to_datetime(pandas. to_datetime)系列([' 2022-12-31 00:00:01 '])) 输出:2022-12-31 00:00:01
如果在日期中混合使用了多种格式,请不要忘记设置infer_datetime_format=True,以便简化工作。
df[数据]= pd。to_datetime (df[’date’],infer_datetime_format = True)
来源:pd.to_datetime
或者如果你想要一个定制的方法:
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)
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