廊坊网站网站建设,工程建设网站导航图,网站底部怎么做,广州公司注册代理中介每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑#xff0c;下面记录一下常用时间日期函数....
1、字符串转化为日期 str—date
import datetime
date_str 2006-01-03
date_ datetime.datetime.strptime(date_str,%Y-m-%d)
这是单个字符串的转化#xff0c;其…每次遇到pandas的dataframe某列日期格式问题总会哉坑下面记录一下常用时间日期函数....
1、字符串转化为日期 str—date
import datetime
date_str 2006-01-03
date_ datetime.datetime.strptime(date_str,%Y-m-%d)
这是单个字符串的转化其中“%Y-%m-%d”表示日期字符串的格式若date_str2006/1/3,则可写为“%Y/%m/%d”以此类推。
一般地我们经常会对dataframe的某一列进行操作
可以应用apply函数
def strptime_row(rowi):
return datetime.datetime.strptime(rowi,%Y/%m/%d)
df[date] df[date].apply(strptime_row)
可能apply()函数效率比较低一些应该有专门针对某一列日期格式操作的函数如
import pandas as pd
df[date] pd.to_datetime(df[date])
to_datetime()函数可以解析多种不同的日期表示形式(如“7/6/2011”,2011年6月7日)对标准日期格式(如ISO8601)解析非常快。
还有parse()函数几乎可以识别所有人类能够理解的日期表示方式(但遗憾的是中文不行),如
from dateutil.parser import parse
parse(Jan 31,2008 10:45 AM)
2、日期转化为字符串
可以使用strftime()函数总结
以上所述是小编给大家介绍的python中有关时间日期格式转换问题希望对大家有所帮助如果大家有任何疑问请给我留言小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持
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