Wie konvertieren von string in datetime-format in python pandas?

Ich habe eine Spalte I_DATE vom Typ " string(Objekt) in einem dataframe namens train, wie unten dargestellt.

I_DATE
28-03-2012  2:15:00 PM
28-03-2012  2:17:28 PM
28-03-2012  2:50:50 PM

Wie konvertiert I_DATE von string zu datatime-format & geben Sie das format des input-string. Ich sah einige Antworten auf diese, aber nicht für AM/PM-format.

Auch, gewusst wie: filtern von Zeilen basierend auf einer Reihe von Terminen in pandas?

InformationsquelleAutor GeorgeOfTheRF | 2015-08-25
  1. 50

    Verwenden to_datetime, gibt es keine Notwendigkeit für eine format-string-parser ist Mann/Frau genug, damit umzugehen:

    In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0   2012-03-28 14:15:00
1   2012-03-28 14:17:28
2   2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

    Zugriff auf das Datum/Tag/Uhrzeit-Komponente verwenden, die dt accessor:

    In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

    Können Sie Zeichenfolgen verwenden, um filter als ein Beispiel:

    In [59]:
df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start = dt.datetime(2015,1,1), end = dt.datetime.now())})
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09
    • Diese dt-accessor ist Teil der pandas Recht? Ich muss gar nicht import datetime-Modul für die Verwendung von dt ?
    • Es wenn Sie eine neue-ish-version von pandas (ich denke 0.15.0 oder neueren), im oben genannten code, wo man sehen dt.datetime dies impliziert #import datetime as dt aber wenn deiner Serie ist schon ein datetime-dtype, dann können Sie durchführen df['col_name'].dt.date
    InformationsquelleAutor EdChum
Schreibe einen Kommentar