如何将 DataFrame 的字符串列转换为 Pandas 中的日期时间？

将 DataFrame 列类型从 String 转换为 Datetime

处理 DataFrame 中的结构化数据时，确保正确的数据类型至关重要。如果您有一列包含字符串格式的日期（例如“dd/mm/yyyy”），则将其转换为日期时间数据类型对于各种数据分析任务至关重要。

解决方案

Pandas 库提供了一种将基于字符串的日期转换为日期时间数据类型的便捷方法。 pd.to_datetime() 函数是用于此目的的首选选项。以下是如何使用它：

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

这会将最初包含“dd/mm/yyyy”格式字符串的“col”列转换为日期时间对象。

指定格式

如果您的日期遵循特定格式，您可以使用该格式显式指定它参数：

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], format="%m/%d/%Y")

这确保根据提供的格式解析日期，即使它与默认的“dd/mm/yyyy”不同。

欧洲时间格式

如果您正在处理来自欧洲地区的数据，其中日期遵循“dd-mm-yyyy”格式，您可以使用 dayfirst 参数来正确解析日期：

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'], dayfirst=True)

此设置可确保根据欧洲日期约定正确解释日和月值。

通过将基于字符串的日期列转换为日期时间数据类型，您可以提高数据的准确性和可用性，从而实现日期过滤、比较和时间序列等下游分析任务分析。

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