バックエンド開発Python チュートリアル日付ベースのフィルタリングを容易にするために、文字列形式の日付の Pandas 列を DateTime オブジェクトに変換するにはどうすればよいですか?日付ベースのフィルタリングを容易にするために、文字列形式の日付の Pandas 列を DateTime オブジェクトに変換するにはどうすればよいですか?
日付ベースのフィルタリングのために Pandas 列を DateTime に変換する
文字列形式の日時値を含む Pandas DataFrame 列で、さまざまなソースからデータをインポートするときに、適切な日時列に変換できない可能性があります。このデータを効果的に利用するには、データを日時表現に変換することが重要になります。
Pandas の to_datetime 関数は、この変換に便利なソリューションを提供します。適切なフォーマット文字列を使用してフォーマット引数を指定することにより、関数は既存の文字列値を解釈し、それらを Python 日時オブジェクトに変換できます。
たとえば、「Mycol」という列を持つ raw_data という名前の DataFrame があるとします。
05SEP2014:00:00:00.000形式の値が含まれている場合は、次のように日時列に変換します。
df['Mycol'] = pd.to_datetime(df['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
この変換により、日時データを効果的に操作できるようになります。日付ベースのフィルタリング、計算、集計などの操作をより正確かつ簡単に実行できます。
以上が日付ベースのフィルタリングを容易にするために、文字列形式の日付の Pandas 列を DateTime オブジェクトに変換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。
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