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Python Pandas.to_datetime()用法介绍

导入csv文件并制作数据框时, 文件中的日期时间对象将被读取为字符串对象而不是日期时间对象, 因此很难对字符串执行时差操作(例如日期时间对象) 。大Pandas

to_datetime()

方法有助于将字符串Date time转换为Python Date time对象。

语法:pandas.to_datetime(arg, errors =’raise’, dayfirst = False, yearfirst = False, utc = None, box = True, format = None, 确切= True, unit = None, infer_datetime_format = False, origin =’unix ‘, cache = False)参数:arg:一个整数, 字符串, 浮点数, 列表或dict对象, 可转换为Date时间对象。 dayfirst:布尔值, 如果为True, 则将日期放在第一位。 yearfirst:布尔值, 如果为True, 则将年份放在第一位。 utc:布尔值, 如果为True, 则以UTC返回时间。格式:字符串输入, 用于说明日, 月和年的位置。

返回类型:日期时间对象系列。

有关所使用的CSV文件的链接, 请单击这里。

示例1:

字符串至今

在下面的示例中, 将读取一个csv文件, 并将数据帧的date列从字符串对象转换为Date Time对象。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv( "todatetime.csv" )
  
# overwriting data after changing format
data[ "Date" ] = pd.to_datetime(data[ "Date" ])
  
# info of data
data.info()
  
# display
data

输出如下:

如图中所示, “日期的数据类型”列是对象, 但是在使用to_datetime()之后, 将其转换为日期时间对象。

手术前

Python | Pandas.to_datetime()1

手术后

Python | Pandas.to_datetime()2

示例2:

转换时间时发生异常

时间对象也可以使用此方法进行转换。但是由于在”时间”列中未指定日期, 因此Pandas 会将

今天的日期

在这种情况下会自动。

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv( "todatetime.csv" )
  
# overwriting data after changing format
data[ "Time" ] = pd.to_datetime(data[ "Time" ])
  
# info of data
data.info()
  
# display
data

输出如下:

如输出中所示, 已经将日期(2018-07-07)作为今天的日期与日期时间对象一起添加了。

Python | Pandas.to_datetime()3

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