


Conversion de la colonne Pandas en DateTime
Lorsque vous travaillez avec des dataframes Pandas, vous pouvez rencontrer des cas où une colonne contenant des données liées à la date est initialement importée sous forme de chaînes. Pour analyser et manipuler efficacement ces données, il devient nécessaire de les convertir au format datetime.
Solution
Pour convertir une colonne Pandas en datetime, utilisez la fonction pd.to_datetime. Cette fonction accepte une colonne au format chaîne et un paramètre de format qui spécifie le format attendu des chaînes. Le paramètre de format doit s'aligner sur le format spécifique de vos données.
Pour démontrer, considérez les exemples de données suivants avec une colonne « Mycol » contenant des dates au format chaîne :
raw_data = pd.DataFrame({'Mycol': ['05SEP2014:00:00:00.000']})
Pour convertir la colonne 'Mycol' vers datetime en utilisant le format '%d%b%Y:%H:%M:%S.%f', utilisez ce qui suit code :
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
Maintenant, la colonne 'Mycol' sera convertie au format datetime, vous permettant d'effectuer des opérations et un filtrage en fonction des dates.
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!

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ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.

ChooseArraySoverListsInpyThonforBetterperformanceAndmemeMoryEfficacitéInSpecificScenarios.1) LargenumericalDatasets: ArraySreduceDeMemoryUsage.2)

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