


Pandas-Spalte in DateTime konvertieren
Bei der Arbeit mit Pandas-Datenrahmen kann es vorkommen, dass eine Spalte mit datumsbezogenen Daten zunächst als Zeichenfolgen importiert wird. Um solche Daten effektiv zu analysieren und zu bearbeiten, ist es notwendig, sie in ein Datum/Uhrzeit-Format zu konvertieren.
Lösung
Um eine Pandas-Spalte in Datum/Uhrzeit zu konvertieren, verwenden Sie die Funktion pd.to_datetime. Diese Funktion akzeptiert eine als Zeichenfolge formatierte Spalte und einen Formatparameter, der das erwartete Format der Zeichenfolgen angibt. Der Formatparameter sollte mit dem spezifischen Format Ihrer Daten übereinstimmen.
Betrachten Sie zur Veranschaulichung die folgenden Beispieldaten mit einer Spalte „Mycol“, die zeichenfolgenformatierte Datumsangaben enthält:
raw_data = pd.DataFrame({'Mycol': ['05SEP2014:00:00:00.000']})
Zur Konvertierung Um die Spalte „Mycol“ im Format „%d%b%Y:%H:%M:%S.%f“ in datetime umzuwandeln, verwenden Sie Folgendes Code:
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
Jetzt wird die Spalte „Mycol“ in ein Datum/Uhrzeit-Format konvertiert, sodass Sie Vorgänge und Filterungen basierend auf Datumsangaben durchführen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie konvertiere ich eine Pandas-Stringspalte in das DateTime-Format?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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