將Pandas 列轉換為DateTime 以進行基於日期的過濾
遇到包含字串格式日期時間值的Pandas DataFrame 列需要從各種來源匯入資料時,可能會出現轉換為正確的日期時間列的情況。為了有效地利用這些數據,將其轉換為日期時間表示變得至關重要。
Pandas 中的 to_datetime 函數為此轉換提供了方便的解決方案。透過使用適當的格式字串指定格式參數,該函數可以解釋現有字串值並將它們轉換為 Python 日期時間物件。
例如,如果您有一個名為raw_data 的DataFrame,其中有一列名為「Mycol」包含格式為
05SEP2014:00:00:00.000的值,將其轉換為日期時間列:如下:
df['Mycol'] = pd.to_datetime(df['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
此轉換可讓您有效處理日期時間資料。您可以更精確、更輕鬆地執行基於日期的篩選、計算和聚合等操作。
以上是如何將 Pandas 字串格式日期列轉換為 DateTime 物件以更輕鬆地進行基於日期的過濾?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python在web開發、數據科學、機器學習、自動化和腳本編寫等領域有廣泛應用。 1)在web開發中,Django和Flask框架簡化了開發過程。 2)數據科學和機器學習領域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow庫提供了強大支持。 3)自動化和腳本編寫方面,Python適用於自動化測試和系統管理等任務。

兩小時內可以學到Python的基礎知識。 1.學習變量和數據類型,2.掌握控制結構如if語句和循環,3.了解函數的定義和使用。這些將幫助你開始編寫簡單的Python程序。

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