Comment Pandas peut-il convertir efficacement les dates de chaîne en objets DateTime et filtrer par plage de dates ?

Conversion des formats de chaîne au format Datetime dans Pandas

Pandas fournit un moyen pratique de convertir des valeurs de chaîne représentant des dates et des heures en objets datetime. La fonction pd.to_datetime() peut gérer une variété de formats de chaîne d'entrée, détectant automatiquement le format correct en fonction du contenu de la valeur.

Considérez la colonne suivante de valeurs de chaîne représentant les dates :

I_DATE
28-03-2012 2:15:00 PM
28-03-2012 2:17:28 PM
28-03-2012 2:50:50 PM

Pour convertir I_DATE au format datetime, utilisez simplement pd.to_datetime(df['I_DATE']). Le format étant simple, les pandas l'identifieront automatiquement.

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0    2012-03-28 14:15:00
1    2012-03-28 14:17:28
2    2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

Vous pouvez également accéder à des composants spécifiques de l'objet datetime à l'aide de l'accesseur dt :

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

Filtrage des données Basé sur des plages de dates

Une fois vos données au format datetime, vous pouvez facilement filtrer en fonction des plages de dates. Par exemple, pour filtrer le df DataFrame pour les lignes où I_DATE se situe dans une plage spécifique, vous pouvez utiliser :

df[(df['I_DATE'] > '2015-02-04') & (df['I_DATE'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!