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。【Python Pandas.to_datetime()用法介绍】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 = http://www.srcmini.com/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
文章图片
手术后
文章图片
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 = http://www.srcmini.com/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。
文章图片
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