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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