pandas to_datetime仅转换某些列

pandas to_datetime是pandas库中的一个函数，用于将指定的列转换为日期时间格式。它可以将字符串、整数或浮点数等类型的数据转换为日期时间类型。

该函数的语法如下：

pandas.to_datetime(arg, errors='raise', format=None, infer_datetime_format=False, exact=True, unit=None, origin='unix', cache=True)

参数说明：

arg：要转换的列或Series对象。
errors：指定错误处理方式，默认为'raise'，表示遇到错误时抛出异常；还可以设置为'ignore'，表示忽略错误。
format：指定日期时间的格式，可以使用各种格式代码，例如'%Y-%m-%d'表示年-月-日。
infer_datetime_format：是否自动推断日期时间格式，默认为False，表示不自动推断。
exact：是否精确匹配格式，默认为True，表示要求完全匹配。
unit：指定时间单位，例如's'表示秒，'ms'表示毫秒。
origin：指定时间的起点，默认为'unix'，表示从1970年1月1日开始计算。
cache：是否缓存解析结果，默认为True，表示缓存。

pandas to_datetime函数的优势在于它可以方便地将不同格式的日期时间数据转换为统一的格式，便于后续的数据处理和分析。它还支持处理缺失值和错误值，并提供了丰富的参数选项来满足不同的需求。

应用场景：

数据清洗：在数据清洗过程中，经常需要将不同格式的日期时间数据转换为统一的格式，以便进行后续的数据分析和建模。
时间序列分析：在时间序列分析中，需要将时间列转换为日期时间格式，以便进行时间序列的建模和预测。
数据可视化：在数据可视化过程中，经常需要对日期时间数据进行处理和转换，以便进行时间轴的展示和分析。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
腾讯云云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能AI：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发MPS：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云区块链BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙Tencent XR：https://cloud.tencent.com/product/xr

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python-科学计算-pandas-17-对某些列或行运算

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块对Df的特定列或者行进行与自身或者常数的运算 Part 1：场景描述 ?...import pandas as pd import numpy as np dict_1 = {"value1": [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],...value1", "value2", "value3", "value4"]) print("\n", "df_1", "\n", df_1, "\n") print(type(df_1)) # 对某些列进行计算...2", "\n", df_2, "\n") # 对某些行进行计算 df_3 = df_1.apply(lambda x: np.square(x) if x.name in [1, 2] else x

1.9K1 0

Pandas 中三个对列转换的小操作

前言本文主要介绍三个对列转换的小操作： split 按分隔符将列分割成多个列 astype 转换列为其它类型将对应列上的字符转换为大写或小写创建 DataFrame 首先，导入 Pandas 模块...import pandas as pd mydict = { "dev_id": ["001", "002", "003", "004"], "name": ["John Hunter...split 按分隔符将列分割成多个列现在我们想要将 name 列划分成两个列，其中一个列为 first_name，另外一个列为 last_name。...1，则会返回 I, am, KangChen. n = 1，则会返回 I, am KangChen. n = 2，则会但会 I, am, KangChen. expand = True 将分割的字符串转换为单独的列...astype 转换列为其它类型我们可以使用 astype() 将 age 列转换为字符串类型，将 salary 列转换为浮点型。

1.1K2 0

Pandas的datetime数据类型

t2 = datetime(2023,4,21) now-t2 # datetime.timedelta(days=251, seconds=31427, microseconds=546921) 将pandas...中的数据转换成datetime 1.to_datetime函数 Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的可以使用to_datetime函数把数据转换成...类型某些场景下, (比如从csv文件中加载进来的数据), 日期时间的数据会被加载成object类型, 此时需要手动的把这个字段转换成日期时间类型可以通过to_datetime方法把Date列转换为...parse_dates参数指定 ebola = pd.read_csv('data/country_timeseries.csv',parse_dates=[0]) ebola.info() # Date列转换为...这一列数据可以通过日期运算重建该列疫情爆发的第一天（数据集中最早的一天）是2014-03-22。

1131 0

Pandas处理时间序列数据的20个关键知识点

2.时间序列数据结构 Pandas提供灵活和高效的数据结构来处理各种时间序列数据。除了这3个结构之外，Pandas还支持日期偏移概念，这是一个与日历算法相关的相对时间持续时间。...3.创建一个时间戳最基本的时间序列数据结构是时间戳，可以使用to_datetime或Timestamp函数创建 import pandas as pdpd.to_datetime('2020-9-13...将数据格式转换为时间序列数据 to_datetime函数可以将具有适当列的数据名称转换为时间序列。...而且，Pandas处理顺序时间序列数据非常简单。我们可以将日期列表传递给to_datetime函数。...S.resample('3D').mean() 在某些情况下，我们可能对特定频率的值感兴趣。函数返回指定间隔结束时的值。

2.6K3 0

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式...格式转换为列表 ?...，那么是否可以按列进行转换呢？

1.9K3 0

【硬核干货】Pandas模块中的数据类型转换

我们在整理数据的时候，经常会碰上数据类型出错的情况，今天小编就来分享一下在Pandas模块当中的数据类型转换的相关技巧，干货满满的哦！...导入数据集和模块那么我们第一步惯例就是导入Pandas模块以及创建数据集了，代码如下 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame...') 或者我们将其中的“string_col”这一列转换成整型数据，代码如下 df['string_col'] = df['string_col'].astype('int') 当然我们从节省内存的角度上来考虑...'].astype('int16') df['string_col'] = df['string_col'].astype('int32') 然后我们再来看一下转换过后的各个列的数据类型 df.dtypes...，转换的过程当中则会报错，例如“mix_col”这一列 df['mix_col'] = df['mix_col'].astype('int') output ValueError: invalid literal

1.6K3 0

Python爬虫在数据整理中的技巧与实践

1.导入所需的库和模块　　```python　　import pandas as pd　　import numpy as np　　```　　在数据整理和处理之前，我们首先要确保已经导入了必要的库和模块。...Pandas和NumPy是我们进行数据处理时常用的工具，它们提供了许多方便的函数和方法。　　...5.数据整理之格式转换　　```python　　df['列名']=pd.to_datetime(df['列名'],format='%Y-%m-%d')　　df['列名']=df['列名'].astype...(int)　　```　　当数据中的某些列需要转换为其他格式时，我们可以使用to_datetime()函数将列转换为日期格式，并使用astype()函数将列转换为指定的数据类型。

2172 0

Pandas库常用方法、函数集合

堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾分组聚合转换过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...agg：对每个分组应用自定义的聚合函数 transform：对每个分组应用转换函数，返回与原始数据形状相同的结果 rank：计算元素在每个分组中的排名 filter：根据分组的某些属性筛选数据 sum...str.replace: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop:...删除指定的列或行数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area：绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar：绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh...：绘制散点矩阵图 pandas.plotting.table：绘制表格形式可视化图日期时间 to_datetime: 将输入转换为Datetime类型 date_range: 生成日期范围 to_timedelta

2511 0

python强制类型转换astype

使用方法： df.astype(‘数据类型’) #改变整个df的数据类型 df[‘列名’].astype(‘数据类型’) #仅改变某一列的数据类型...先来个没有使用astype转换的输出结果：可以看到订单号和转单号码都以科学计数法显示。...'狀態':'状态'},inplace=True) d=data[['订单号','转单号码','状态']] #len(d)输出d的行数 #d.shape[0]#求行数 #d.shape[1]#求列数...，也可以自定义函数来批量修改数据类型（通过int（），str()等直接转换)。...还可以用Pandas的一些辅助函数(如to_numeric()、to_datetime())。知乎上也有人做了详细的描述，感谢作者。

2.1K5 0

Python小技巧：保存 Pandas 的 datetime 格式

数据库不在此次讨论范围内保存 Pandas 的 datetime 格式Pandas 中的 datetime 格式保存并保留格式，主要取决于你使用的文件格式和读取方式。以下是一些常见方法：1....使用合适的存储格式CSV 格式：默认情况下，CSV 格式会将 datetime 对象转换为字符串。...读取时指定日期时间格式CSV 格式：使用 read_csv 方法的 parse_dates 参数指定需要解析的日期时间列，并使用 date_parser 参数指定解析函数：df = pd.read_csv...pandas可以直接读取pd.read_parquet('data.parquet')。...使用 to_datetime 函数如果你读取的数据中的日期时间列是字符串格式，可以使用 to_datetime 函数将其转换为 datetime 格式：df['datetime_column'] = pd.to_datetime

910 0

独家 | 手把手教你用Python的Prophet库进行时间序列预测

我们可以通过调用Pandas库中的read_csv()函数，从而直接通过URL加载数据。接下来我们可以对数据集的行数和列数进行统计，并查看一下前几行数据。...需要注意的是，输出中的第一列所显示的行标（index）并不是原始数据集中的一部分，而是Pandas中对数据行进行排列时使用的一个颇有帮助的工具而已。...import read_csv from pandas import to_datetime from pandas import DataFrame from fbprophet import Prophet...pandas import to_datetime from pandas import DataFrame from fbprophet import Prophet from matplotlib...pandas import to_datetime from pandas import DataFrame from fbprophet import Prophet from sklearn.metrics

10.2K6 3

pandas datetime与时间戳互相转换，字符串转换datetime

参考pandas.to_datetime的api 字符串转换为pandas datetime 通过to_datetime函数可以把字符串转换为pandas datetime df = pd.DataFrame...pd.to_datetime(df['date']) 打印结果 0 2011-04-24 01:30:00 Name: date, dtype: datetime64[ns] 如果字符串格式不正规，可以通过format转换...%f') 时间戳转换为pandas datetime to_datetime 如果传入的是10位时间戳，unit设置为秒，可以转换为datetime pd.to_datetime(1303608600,...unit='s') 打印结果 2011-04-24 01:30:00 pandas datetime转换为时间戳 astype(‘int64’)//1e9 这种方式效率比较高 df = pd.DataFrame

4.4K2 0

软件测试|Pandas数据分析及可视化应用实践

DataFrame表示的是矩阵的数据表，二维双索引数据结构，包括行索引和列索引。Series是一种一维数组型对象，仅包含一个值序列与一个索引。本文所涉及的数据结构主要是DataFrame。...图片图片注意：若有的时候数据集列数过多，无法展示多列，出现省略号，此时可以使用pandas中的set_option()进行显示设置。...① 去掉title中的年份通过正则表达式去掉title中的年份图片图片② 通过Pandas中的to_datetime函数将timestamp转换成具体时间图片图片③ 通过rename函数更改列名，具体代码如下...：图片图片④ 将data_ratings中time列格式变成‘年-月-日’首先使用Pandas中的to_datetime函数将date列从object格式转化为datetime格式，然后通过strftime...columns :透视表的列索引，非必要参数，同index使用方式一样aggfunc ：对数据聚合时进行的函数操作，默认是求平均值，也可以sum、count等margins ：额外列，默认对行列求和fill_value

1.5K3 0

Python使用pandas把字符串转换为日期时间数据

功能描述：把pandas二维数组DataFrame结构中的日期时间字符串转换为日期时间数据，然后进一步获取相关信息。...重点演示pandas函数to_datetime()常见用法，函数完整语法为： to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False...format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True) 以下代码测试版本为pandas...参考代码3，多个日期时间字符串转换为日期索引对象： ? 参考代码4，DataFrame中字符串与日期时间数据的转换： ?

10.2K2 0

Pandas进阶语法

df.remove('列名')，插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用，可将columns转化为index 布尔索引取行取列 loc：对index直接操作行操作 loc...[:, column]：对列操作 iloc：对行号直接操作 iloc[:, column_index]：对列操作 iat：对单值进行操作 ./[]：对列进行操作多层索引生成多级索引的方式 columns...多层索引注意第一层的数量要和第二层的一致 index 多层索引注意多层索引对应的分组转换 stack/unstack unstack可以取消这种状态，便于分析归并针对像省市县这样的数据，可以直接...)) 时间取每月 s/S 每个一秒 M 每隔一月 d/D 每隔一天过程过滤过滤原理，寻找为True的 timedelta可设置天（d），时（h），分钟（m），秒（s），ms，us query to_datetime...该方法可精确过滤时间 str str具备Python str的所有方法,详细pandas中DataFrame字符串过滤之正则表达式特殊 query pandas query 大汇总

5473 0

我想算ride_length，用subtract 报错？

一、前言前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一个Pandas数据处理的问题。...二、实现过程这里【隔壁山楂】和【郑煜哲·Xiaopang】给了一个指导，如下所示：重新都to_datetime一下，应该是两个列的type不一样，不能直接减法？...后来发现是粉丝自己end_at忘记转换成时间格式了，转完之后就可以了。这个方法顺利地解决了粉丝的问题。如果你也有类似这种数据分析的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

1091 0

Pandas DateTime 超强总结

、总内存使用量、每列的数据类型等根据上面的信息，datetime 列的数据类型是对象，这意味着时间戳存储为字符串值。...要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象，我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法，如下： df['datetime'] =...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...[ns] 表示基于纳秒的时间格式，它指定 DateTime 对象的精度此外，我们可以让 pandas 的 read_csv() 方法将某些列解析为 DataTime 对象，这比使用 to_datetime...pandas DataFrame 方法仅适用于 DateTimeIndex。

5.4K2 0

Pandas入门2

关键字参数axis，可以填入的值为0或1，0表示对行进行操作，1表示对列进行操作示例如下： from pandas import Series,DataFrame from numpy import...image.png 7.2 日期时间类与字符串相互转换使用datetime模块中的datatime对象的strftime方法将时间转换为字符串，需要1个参数，参数为字符串格式。...字符串转换为datetime对象，其实有1个更简单的方法，使用dateutil包中parser文件的parse方法。 ?...image.png 7.3 Pandas中的时间序列 pandas通常是用于处理成组日期的，不管这个日期是DataFrame的轴索引还是列。to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...to_datetime方法可以处理缺失值，缺失值会被处理为NaT(not a time)。 ?

4.1K2 0

Pandas 数据类型概述与转换实战

，在我们进行数据分析之前，我们必须手动更正这些数据类型在 pandas 中转换数据类型，有三个基本选项：使用 astype() 强制转换数据类型创建自定义函数来转换数据使用 pandas 函数，...例如 to_numeric() 或 to_datetime() 使用 astype() 函数将 pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype()，例如，要将 Customer Number...看起来很简单，让我们尝试对 2016 列做同样的事情，并将其转换为浮点数：同样的，转换 Jan Units 列转换异常了~ 上面的情况中，数据中包含了无法转换为数字的值。...辅助函数 Pandas 在 astype() 函数和更复杂的自定义函数之间有一个中间地带，这些辅助函数对于某些数据类型转换非常有用到目前为止，我们没有对日期列或 Jan Units 列做任何事情。...这两者都可以简单地使用内置的 pandas 函数进行转换，例如 pd.to_numeric() 和 pd.to_datetime() Jan Units 转换存在问题的原因是列中包含非数字值。

2.4K2 0

python 获取股票数据 tushare使用

、个数、是否存在缺失等等 print(df_stockload.info())#查看缺失及每列数据类型 """ DatetimeIndex..., 'ma5', 'ma10', 'ma20', 'v_ma5', 'v_ma10', 'v_ma20'], dtype='object')] """ # 将行字符类型索引转换成...""" 差异化分析发现get_k_data()接口返回的交易数据，索引为序号而非交易日期，因此我们需要进行简单的处理使它与get_hist_data()接口返回的交易数据在格式上兼容，此处使用to_datetime...()方法将date列交易日期替换为行索引，然后使用drop()方法将date列数据删除，以避免交易日期重复显示，如下所示： """ # to_datetime 使得某列数据变成行索引 df_sh.index...对于将序号形式的索引转换为交易日期形式的索引，此处介绍另一种方法。DatetimeIndex()也可以将字符类型转化成datetime64类型，等同于to_datetime()的效果。

1.9K4 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云