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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)

Python Micheal 8个月前 (04-23) 91次浏览 已收录 扫描二维码
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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:

  1. 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。
  2. 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)
    
  3. 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

底层原理:

pandas.to_datetime() 函数的底层原理是利用 Python 的 datetime 模块来解析输入的日期时间字符串。该函数会尝试自动识别常见的日期时间格式,并在必要时使用 datetime.strptime() 函数来手动解析输入数据。

开发流程:

  1. 确定输入数据的日期时间格式。
  2. 使用 pd.to_datetime() 函数转换输入数据。
  3. 检查转换结果,如果有无法解析的数据,可以使用 errors 参数来控制处理方式。
  4. 根据业务需求,对转换后的 Timestamp 对象进行进一步处理和分析。

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