详解pandas.to_datetime(),pd.to_datetime（转换为日期时间格式）函数使用方法(图文详解1)

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详解pandas.to_datetime(),pd.to_datetime（转换为日期时间格式）函数使用方法(图文详解1)

pd.to_datetime

详解pandas.to_datetime(),pd.to_datetime（转换为日期时间格式）函数使用方法(图文详解1)

详细解释 pandas.to_datetime() 函数的用法。这个函数非常强大,可以帮助您将各种格式的日期和时间字符串转换为 pandas 的 Timestamp 对象。

解决方案及步骤:

识别输入数据格式: 第一步是确定您的输入数据是什么格式的日期和时间字符串。常见的格式有 "YYYY-MM-DD", "YYYY-MM-DD HH:MM:SS", "MM/DD/YYYY" 等。

使用 to_datetime() 函数: 使用 pandas.to_datetime() 函数转换您的输入数据。该函数通常能够自动识别常见的日期时间格式,但您也可以手动指定 format 参数来告诉函数如何解析输入数据。

import pandas as pd

# 自动识别日期时间格式
date_strings = ['2023-04-23', '2023-04-24', '2023-04-25']
dates = pd.to_datetime(date_strings)
print(dates)
# Output: DatetimeIndex(['2023-04-23', '2023-04-24', '2023-04-25'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

# 手动指定日期时间格式
date_strings = ['23/04/2023', '24/04/2023', '25/04/2023']
dates = pd.to_datetime(date_strings, format='%d/%m/%Y')
print(dates)
# Output: DatetimeIndex(['2023-04-23', '2023-04-24', '2023-04-25'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

处理异常情况: 有时输入数据可能包含无法解析的格式,这时 to_datetime() 函数会返回 NaT (Not a Time)值。您可以使用 errors 参数来控制这种情况的处理方式,例如:
```
date_strings = ['2023-04-23', '2023-04-24', 'invalid_date']
dates = pd.to_datetime(date_strings, errors='coerce')
print(dates)
# Output: DatetimeIndex(['2023-04-23', '2023-04-24', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
```
在这个例子中,errors='coerce' 会将无法解析的日期时间字符串转换为 NaT。