Преобразование типа столбца DataFrame из строки в формат datetime, дд / мм / гггг

Как преобразовать столбец строк DataFrame (в формате дд / мм / гггг) в дату и время?


person perigee    schedule 16.06.2013    source источник


Ответы (4)


Самый простой способ - использовать to_datetime:

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

Он также предлагает dayfirst аргумент для европейских времен (но будьте осторожны, это не строго).

Вот он в действии:

In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0   2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

Вы можете передать определенный формат:

In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0   2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
person Andy Hayden    schedule 16.06.2013
comment
спасибо за повтор, могу я определить его формат? как "% d /% m /% Y"? очень ценится - person perigee; 16.06.2013
comment
Что ж, он утверждает, что имеет такую ​​возможность, но я думаю, что это игнорируется. : s - person Andy Hayden; 16.06.2013
comment
Есть ли предпочтительный метод преобразования столбца в datetime объекты, а не в numpy.datetime64 объекты? - person ryanjdillon; 29.03.2014
comment
@shoppingstars, зачем вам это нужно? (Я думаю, вы можете сделать _1 _...): s, но я думаю, что панды могут преобразовать его обратно к вам, если вы попытаетесь установить его как столбец! - person Andy Hayden; 29.03.2014
comment
Если у меня уже есть datetime объекты, с которыми я работаю, это помешает мне изменить код для обработки numpy.datetime64 объектов. - person ryanjdillon; 29.03.2014
comment
@shootingstars может увидеть stackoverflow.com/questions/ 13703720 / - person Andy Hayden; 29.03.2014
comment
Я посмотрел на это, но просто надеялся, что найдется какой-нибудь метод, по которому я смогу сделать это напрямую. Спасибо Энди. - person ryanjdillon; 29.03.2014
comment
@shoppingstars, передающие массив DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime(), должны работать. - person Andy Hayden; 29.03.2014
comment
На самом деле это не самый быстрый способ сделать это. См. Мои тесты здесь. - person LondonRob; 06.08.2015
comment
Nvm, я слишком рано комментировал. Поиск SettingWithCopyWarning дает достаточно материала - person Sundeep; 09.02.2017
comment
общий вопрос newb, почему это pd.to_datetime (df ['col']), а не df [['col']] (двойные скобки)? - person daneshjai; 28.03.2018
comment
@daneshjai двойные фигурные скобки создают DataFrame (только с одним столбцом) по сравнению с одинарными фигурными скобками, которые получают столбец как серию. - person Andy Hayden; 28.03.2018

Если столбец даты представляет собой строку формата «2017-01-01», вы можете использовать pandas astype, чтобы преобразовать ее в datetime.

df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')

или используйте datetime64 [D], если вам нужна точность дня, а не наносекунды

print(type(df_launath['date'].iloc[0]))

дает

<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> так же, как при использовании pandas.to_datetime

Вы можете попробовать это с другими форматами, кроме "% Y-% m-% d", но, по крайней мере, это работает.

person sigurdb    schedule 26.06.2017

Вы можете использовать следующее, если хотите указать сложные форматы:

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

Подробнее о format здесь:

person Ekhtiar    schedule 02.05.2018

Если у вас на свидании разные форматы, не забудьте установить infer_datetime_format=True, чтобы облегчить жизнь.

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)

Источник: pd.to_datetime < / а>

или если вам нужен индивидуальный подход:

def autoconvert_datetime(value):
    formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y']  # formats to try
    result_format = '%d-%m-%Y'  # output format
    for dt_format in formats:
        try:
            dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
            return dt_obj.strftime(result_format)
        except Exception as e:  # throws exception when format doesn't match
            pass
    return value  # let it be if it doesn't match

df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)
person otaku    schedule 28.07.2019