pandas库中to_datetime()方法的使用解析
目录
- pandas to_datetime()的使用
- 学习目标
- 代码如下
- 运行结果
- 用pandas.to_datetime进行日期解析
pandas to_datetime()的使用
学习目标
使用pandas将timestamp转换为datetime
我的csv数据(其中timesatamp数据为第一列):
文章图片
使用pd.to_datetime() 将以上第一列的timestamp(时间戳)的值转化成datetime。
代码如下
# load datawireless_df = pd.read_csv("/Users/a123/Desktop/ping_data_lala.csv")# convert timestamps to datetimewireless_df["timestamp"] = pd.to_datetime(wireless_df["timestamp"], unit="s")print(wireless_df["timestamp"])
在以上代码中pd.to_datetime()的参数为
1、dataframe类型的wireless_df中的每一个timestamp;
2、unit=“s”. 解释: unix的timestamp(时间戳)是从1970年1月1日(UTC/GMT的午夜)开始所经过的秒数, 即timestamp的单位为s,所以在将其转换成datetime时,使用的是单位“秒”。这里的参数unit使用的是s,而不是毫秒或微秒等其他时间单位。
【pandas库中to_datetime()方法的使用解析】
运行结果
文章图片
用pandas.to_datetime进行日期解析
import pandas as pd df=pd.pd.read_csv() df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%y')
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。
推荐阅读
- 数据专家最常使用的|数据专家最常使用的 10 大类 Pandas 函数 ?
- 源程序|使用Python将数据库中的文本生成词云图
- #|pandas的简单使用(数据统计)
- 数据分析|pandas学习(三) grouping
- iOS常用第三方集合(四)
- 数据仓库中的元数据管理!
- 分布式数据库中间件的实现原理介绍四(平滑扩容)
- Pyecharts系列|Pandas+Pyecharts | 上海市餐饮数据分析可视化
- pandas中的Timestamp只保留日期不显示时间
- pandas实现datetime64与unix时间戳互转