将Pandas列转换为DateTime

我有一个熊猫DataFrame字段，被导入为字符串格式。 它应该是一个datetime变量。 我如何将它转换为日期时间列，然后根据日期进行过滤。

例子:

  • 数据帧名称:raw_data
  • 列名称:Mycol
    • <李>价值 列格式:“05 sep2014:00:00:00.000”
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使用to_datetime函数，指定格式来匹配你的数据。

raw_data['Mycol'] =  pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
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你可以使用DataFrame方法.apply()来操作Mycol中的值:

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

可以工作，但是它会导致Python警告 一个值正试图从数据帧(DataFrame)中设置一个片的副本。 尝试使用.loc[row_indexer,col_indexer] = value代替

我猜这是由于一些链索引。

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如果你有一个以上的列转换，你可以做以下:

df[["col1", "col2", "col3"]] = df[["col1", "col2", "col3"]].apply(pd.to_datetime)
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使用pandas to_datetime函数将列解析为DateTime。此外，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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节省时间:

raw_data['Mycol'] =  pd.to_datetime(raw_data['Mycol'])
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就像我们将对象数据类型转换为float或int。使用astype ()

raw_data['Mycol']=raw_data['Mycol'].astype('datetime64[ns]')

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