Pandas で文字列を日付に変換し、日付を操作するにはどうすればよいですか?

Pandas で文字列を日時形式に変換する

文字列を日時形式に変換する

日付を表す文字列を日時形式に変換するには、 Pandas は pd.to_datetime() 関数を提供します。デフォルトでは、次の例に示すように形式が推測されます。

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'])

入力文字列形式の指定

文字列形式が不明な場合は、フォーマットパラメータ。たとえば、「dd-mm-YYYY HH:MM:SS PM」という形式の文字列を変換するには:

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'], format="%d-%m-%Y %I:%M:%S %p")

Accessing Date/Time Components

Once datetime に変換すると、dt アクセサーを使用して日付、日、時刻などの特定のコンポーネントにアクセスできます。たとえば、日付コンポーネントを取得するには:

df['I_DATE'].dt.date

日付範囲に基づいて行をフィルタリング

日付の範囲に基づいて行をフィルタリングするには、論理演算子 ( >、<) 日時オブジェクト:

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-12-31')})

filtered_df = df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

これにより、2 月内の日付の行が返されます2015 年 5 日と 9 日
以上がPandas で文字列を日付に変換し、日付を操作するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。