将Pandas列转换为DateTime|Python问答

我在以字符串格式导入的pandas DataFrame中有一个字段。它应该是日期时间变量。如何将其转换为datetime列，然后根据日期进行过滤。

例：

数据框名称：raw_data
列名称：Mycol
列中的值格式：“ 05SEP2014：00：00：00.000”

使用该to_datetime函数，指定一种格式以匹配您的数据。

raw_data['Mycol'] =  pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')

您可以使用DataFrame方法.apply()对Mycol中的值进行操作：

>>> df = pd.DataFrame(['05SEP2014:00:00:00.000'],columns=['Mycol'])
>>> df
                    Mycol
0  05SEP2014:00:00:00.000
>>> import datetime as dt
>>> df['Mycol'] = df['Mycol'].apply(lambda x: 
                                    dt.datetime.strptime(x,'%d%b%Y:%H:%M:%S.%f'))
>>> df
       Mycol
0 2014-09-05

如果要转换的列不止一个，则可以执行以下操作：

df[["col1", "col2", "col3"]] = df[["col1", "col2", "col3"]].apply(pd.to_datetime)

raw_data['Mycol'] =  pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')

可以，但是它会导致Python警告：试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试.loc[row_indexer,col_indexer] = value改用

我猜这是由于一些链接索引。

使用pandasto_datetime函数将列解析为DateTime。另外，通过使用infer_datetime_format=True，它将自动检测格式并将提到的列转换为DateTime。

import pandas as pd
raw_data['Mycol'] =  pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], infer_datetime_format=True)

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文章标签：datetime , pandas , python
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