Pandas赋予datetime.date‘被强制为datetime
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。
在Pandas中，datetime.date对象被强制转换为datetime对象的原因是为了更好地支持日期和时间的处理。datetime.date表示日期，而datetime表示日期和时间。将datetime.date对象转换为datetime对象后，可以更方便地进行日期和时间的计算和操作。
在Pandas中，可以使用to_datetime函数将datetime.date对象转换为datetime对象。示例代码如下：
import pandas as pd
from datetime import date
# 创建一个datetime.date对象
date_obj = date(2022, 1, 1)
# 将datetime.date对象转换为datetime对象
datetime_obj = pd.to_datetime(date_obj)
print(datetime_obj)输出结果为：
2022-01-01 00:00:00通过将datetime.date对象转换为datetime对象，我们可以使用Pandas提供的丰富的日期和时间函数进行各种操作，例如计算日期差、提取日期的年、月、日等。
Pandas中的相关函数和方法：
- to_datetime：将日期对象转换为datetime对象。
- date_range：生成指定范围内的日期序列。
- timedelta：表示时间间隔，用于日期的加减运算。
- year/month/day/hour/minute/second：提取日期的年/月/日/时/分/秒。
在腾讯云的产品中，与日期和时间处理相关的产品有云函数（SCF）和云数据库（CDB）等。云函数（SCF）是一种事件驱动的无服务器计算服务，可以用于处理各种事件触发的任务，包括日期和时间相关的任务。云数据库（CDB）是一种高性能、可扩展的云数据库服务，可以存储和管理大量的数据，包括日期和时间数据。
腾讯云函数（SCF）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/scf 腾讯云数据库（CDB）产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cdb
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从一只熊猫Dataframe开始，以datetimes作为索引，我创建了两个列表：
所有行的日期时间所有行的日期
下面的代码起作用了，但速度很慢。有更快的方法吗？我尝试过多种方法，但都很慢。
dateTimeFormat = '%Y-%m-%dT%H:%M:%S'
barDates = []
barDateTimes = []
for numpyDatetime64 in bars.index.values: # 'bars' is a pandas dataframe
dateTime = datetime.datetime.strptime(str(
浏览 0提问于2019-12-28得票数 0
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调用scf函数也是默认的直接调用函数名，，根本不需要restful的吗== =？？？
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如何根据生日计算年龄，Python Pandas中的时间戳和日期时间的问题？
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我在Python Pandas中有如下数据帧： col_date
-------
2001-01-05
1992-05-06 我想使用下面的函数来计算数据框中上述列的年龄： def age(born):
"""
Desc.
"""
born = datetime.strptime(born, '%y%m%d').date()
date = "2021-08-01"
return date.year - born.year - ((date.month, date.d
浏览 110提问于2021-08-12得票数 0
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在datetime、Timestamp和datetime64之间转换
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如何将numpy.datetime64对象转换为datetime.datetime (或Timestamp)？
在下面的代码中，我创建了datetime、timestamp和datetime64对象。
import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
dt = datetime.datetime(2012, 5, 1)
# A strange way to extract a Timestamp object, there's surely a better way?
ts = pd.DatetimeIndex([dt])[0
浏览 701提问于2012-12-04得票数 376
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使用pandas.to_datetime时仅保留日期部分
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我使用pandas.to_datetime来解析数据中的日期。默认情况下，Pandas使用datetime64[ns]表示日期，即使日期都是每天。我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime.date或datetime64[D]，这样，当我将数据写入CSV时，日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素地手动转换类型：
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢，因为我有很多行，这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。有没有办法一次转换整个列的dtype？或者，pandas.to_datet
浏览 0提问于2013-04-24得票数 314
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在通过Python查询时，如何查看MySQL格式化的日期和时间？
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因此，我的Python链接到MySQL数据库，我想查询两个表中的所有值，其中包括一个日期条目和一个时间条目。现在，当我在MySQL中这样做时，我得到了很好的格式化值，如下所示：2017-07-26, 12:30:00
但是，当我运行查询表的python文件时，我得到了以下值：datetime.date(2017, 7, 26), datetime.timedelta(0, 45000))
如何解决这个问题，以便运行Python文件返回在MySQL中查询时获得的相同格式的日期和时间值？
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两个日期之间的月份-熊猫系列和datetime.date.today()
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我正在计算两个日期之间的月数。我在经营熊猫系列的手术。
样本系列：
3645 2014-06-24
3646 2020-11-03
3647 2016-06-28
3648 2017-07-20
3649 2000-03-27
Name: lastSaleDate, Length: 1797, dtype: datetime64[ns]
我想计算一下从这个日期起的几个月，也就是列中日期和今天之间的差额。
import pandas as pd
import datetime as dt
import numpy as np
# Calc. months since las
浏览 3提问于2022-03-16得票数 1
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熊猫日期时间格式
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目前，我的日期被格式化为字符串。我能够使用以下方法将字符串转换为日期：
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df['submitted_on'] = df['submitted_on'].apply(lambd
浏览 4提问于2016-08-04得票数 2
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熊猫将时间戳列转换为日期时间
python-3.x、datetime、timestamp
鉴于以下数据框架和必要的争论：
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],
'dates':['2015-08-31 00:00:00','2015-08-24 00:00:00','2015-08-25 00:00:00']})
df.dates=df.dates.astype(str)
df['dates'] = pd.to_datetime(df.dates.st
浏览 2提问于2016-06-05得票数 13
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Datetime.date MulitIndex强制Pandas对象对对象进行时间戳
datetime、pandas、timestamp
我最近更新了Pandas，发现了这种奇怪的行为，它破坏了我现有的一些代码。我使用一列Datetime.date对象作为两级MulitIndex中的第二级。但是，当使用最新版本设置索引时，Datetime.date对象会转换为时间部分为00:00:00的时间戳对象：
>>> pd.__version__
'0.15.1'
>>> df
0 ID date
0 0.486567 10 2014-11-12
1 0.214374 20 2014-11-13
>>> df.date
浏览 1提问于2014-11-13得票数 1
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如何转换或格式化日期数据？
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我有这样的约会格式。
2013-12-11 00:00:00
首先，我想问一下，虽然我的excel文件没有任何时间信息，但是当我将excel文件导入dataframe时，为什么它会显示像上面这样的时间和日期信息呢？这是默认设置吗？其次，我试图给出%Y-%m-%d %H:%M:%SZ格式，但它给出了；
ValueError: time data 'date' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%SZ' (match)
如何格式化这种日期数据以便使用它？谢谢
编辑:忽略时间数据对我来说也是非常有用的，如下所示；
2013-
浏览 14提问于2022-04-08得票数 4
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如何将时间索引格式HH:MM:SS.fs正确导入和绘制到Pandas数据帧中
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我是python新手，我正在尝试使用HH:MM:SS.fs格式的time列作为数据帧的索引，正确地将.txt数据文件解析成pandas。.txt输入文件的示例行如下所示： 00:07:01.250 10.7 我使用datetime函数尝试了下面的代码，但是除了导入我不想显示的时间戳之外，它还添加了todays日期。我也读过关于时间戳和时间增量函数的文章，但不知道这些函数在这个用例中是如何工作的。 df = pd.read_csv(f, engine='python', delimiter='\t+', skiprows=23, header=None,
浏览 17提问于2019-09-26得票数 1
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AttributeError:更新事务中的日期时间时的_nanosecond
python、firebase、transactions、google-cloud-firestore、firebase-admin
因此，我试图通过云功能更新云火药库中的datetime字段，如下所示：
transaction.update(doc_ref, {'dateTimeField1': dateTimeValue})
Google以%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ或%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ格式在云函数的事件param中以字符串的形式发送日期时间对象。
例如：2019-01-25T15:25:03.881Z
我将其转换为datetime对象，如下所示：
try:
datetime_obj = datetime.datetime.strptime(datetime_obj
浏览 0提问于2019-01-25得票数 3
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3回答
熊猫to_dict具有python原生日期时间类型而不是时间戳
python、pandas、timestamp、python-datetime
我有一个pandas DataFrame df，其中包含Timesatamp列。
我希望从iter..值为pythondatetime的df中创建一个行迭代器(通过df方法或通过to_dict)。
我试过这样做
for col in df.select_dtypes(['datetime']):
df[col] = df[col].dt.to_pydatetime()
但是，当使用上面提到的迭代器方法时，这些列似乎仍然是Timesatamp。除了在迭代时手动转换每个值之外，是否有一种'batch'y方法来实现这一点？
示例
df = pd.Da
浏览 11提问于2019-11-24得票数 7
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1回答
从时区偏移量(夏令时)更改的大型CSV文件读取时，parse_dates变慢。你能建议我该怎么处理这件事吗？对于一些工作，我确实转换为'UTC‘，但我也需要使用原始的本地时间。有没有办法强制将列解析为datetime64[ns]而不是datetime64[ns, <offset>]？我认为添加列时间偏移量可能是一个改进的https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/16898。我可能需要原始的简单时间戳。 pd.__version__
'0.24.2' 随时间偏移量更改 import pandas as pd
fr
浏览 17提问于2019-03-20得票数 2
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2回答
在python中使用循环检查日期和datetime？
python、datetime、date、loops、for-loop
我正在写一个程序，它使用一个从文件中收集信息的程序，以便稍后输出，我现在的问题是测试给定的信息。我想测试用户输入的代码是否与文件中的日期相同。使用的文件包含YYYY，MM，DD格式的日期和销售额。我尝试使用for循环来根据用户输入测试文件的每一行，但我得到的错误是datetime.date不可迭代。有什么解决方案/替代方案吗？这是代码，
from datetime import date
def DateTest(Date, Position):
firstTry = True
validSyntax = False
if validSyntax == False:
浏览 0提问于2012-06-18得票数 0
1回答
如何将熊猫日期列写入Databricks SQL数据库
python、pandas、dataframe、sqlalchemy、azure-databricks
我有pandas dataframe列，它具有YYYY-MM-DD HH:MM:SS:mmmmmmm格式的字符串值，例如2021-12-26 21:10:18.6766667。我已经验证了所有的值都是这种格式的，其中毫秒是7位数。但是，以下代码在尝试将数据插入Azure Databricks SQL数据库时会引发转换错误(如下所示)：
从字符串转换日期和/或时间时，转换失败
问题：导致错误的原因是什么，我们如何解决它？
备注：在转换初始值(例如，2021-12-26 21:10:18.6766667)之后，甚至在最后再添加两个数字，使其为2021-12-26 21:10:18.6766
浏览 8提问于2022-03-06得票数 2
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timezone天真熊猫列上的唯一(和其他numpy函数)转换为本地时区
numpy、pandas、timezone
我不太清楚这是一个矮胖的错误，熊猫的错误，还是我的用户错误。谁能提供澄清..。我的工作是使用字符串来完成唯一的操作，但是我经常遇到这些problems...and会很有价值的工作实践(比如总是设置UTC?)
所以我希望能返回一个天真的约会时间，而不是把它解释成本地的.
import pandas as pd
d=pd.DataFrame({'a':['2014-10-12','2014-10-11']})
d['b']=pd.to_datetime(d.a)
print d
print d['b'].unique(
浏览 5提问于2015-05-22得票数 0
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1回答
Django -致力于建立一个定价系统
python、django、model、business-logic
我正在制作一个“预订airbnb”网站。
在我的公寓详细信息页面上，我有一个JQuery UI日期选择日历，用户使用它来输入预订的开始日期和结束日期。
一旦完成，并且用户提交了表单，我想刷新整个网站，当刷新时，显示用户早些时候选择的日期，以及每天的价格和总价格。
在我的模型中我创造了：
models.py：
class Apartment(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
address = models.CharField(max_length=200)
city = models.
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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