Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Lajur Pandas Tarikh Berformat Rentetan kepada Objek DateTime untuk Penapisan Berdasarkan Tarikh yang Lebih Mudah?

Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Lajur Pandas Tarikh Berformat Rentetan kepada Objek DateTime untuk Penapisan Berdasarkan Tarikh yang Lebih Mudah?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteasal
2024-12-15 22:41:11292semak imbas

How Can I Convert a Pandas Column of String-Formatted Dates to DateTime Objects for Easier Date-Based Filtering?

Menukar Lajur Panda kepada DateTime untuk Penapisan Berdasarkan Tarikh

Menghadapi situasi di mana lajur Pandas DataFrame yang mengandungi nilai datetime berformat rentetan perlu ditukar kepada lajur datetime yang betul boleh timbul apabila mengimport data daripada pelbagai sumber. Untuk menggunakan data ini dengan berkesan, menukarnya kepada perwakilan datetime menjadi penting.

Fungsi to_datetime dalam Pandas menawarkan penyelesaian yang mudah untuk penukaran ini. Dengan menentukan argumen format dengan rentetan format yang sesuai, fungsi boleh mentafsir nilai rentetan sedia ada dan mengubahnya menjadi objek datetime Python.

Sebagai contoh, jika anda mempunyai DataFrame bernama raw_data dengan lajur yang dipanggil 'Mycol' yang mengandungi nilai dalam format 05SEP2014:00:00:00.000, tukarkannya kepada lajur datetime seperti berikut:

df['Mycol'] = pd.to_datetime(df['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')

Penukaran ini membolehkan anda bekerja dengan data tarikh tarikh anda dengan berkesan. Anda boleh melakukan operasi, seperti penapisan berasaskan tarikh, pengiraan dan pengagregatan, dengan lebih ketepatan dan mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Lajur Pandas Tarikh Berformat Rentetan kepada Objek DateTime untuk Penapisan Berdasarkan Tarikh yang Lebih Mudah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn