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Pandas DataFrame Integer转Datetime用法及代码示例


让我们讨论如何在其中将 Integer 转换为 Datetime。现在要在 Pandas DataFrame 中将整数转换为日期时间,我们可以使用以下语法:

df[‘DataFrame Column’] = pd.to_datetime(df[‘DataFrame Column’], format=specify your format)

注意:整数数据必须与指定的格式匹配。

范例1:

Python




# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
values = {'Dates':  [20190902, 20190913, 20190921],
          'Attendance':['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出:

正如我们所见,“日期”列的数据类型是整数。现在要将其转换为日期时间,我们使用前面提到的语法。由于在此示例中日期格式为 yyyymmdd,因此日期格式可以表示如下:

format= '%Y%m%d'

对于我们的示例,将整数转换为 DateTime 的完整代码是:

Python


# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating the dataframe
values = {'Dates':  [20190902, 20190913, 20190921],
          'Attendance':['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# converting the integers to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出

范例2:现在,假设 Dataframe 有一个格式为 yymmdd 的日期。在这种情况下,日期格式现在将包含小写的 ‘y’:



format='%y%m%d'

所以完整的 Python 代码如下所示:

Python


# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates':  [190902, 190913, 190921],
          'Attendance':['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing the integer dates to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%y%m%d')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出:

范例3:现在,让我们假设您的整数同时包含日期和时间。在这种情况下,您应该指定的格式是:

format='%Y%m%d%H%M%S'

所以完整的 Python 代码将是:

Python


# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates':[20190902093000, 20190913093000, 20190921200000],
          'Attendance':['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing integer values to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d%H%M%S')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出:

示例 #4:在我们的 DateTime 值中考虑这​​个带有微秒的 DataFrame。在这种情况下,格式应指定为:

format='%Y%m%d%H%M%S%F'

所以完整的 Python 代码将是:

Python


# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates':  [20190902093000912, 20190913093000444, 
                     20190921200000009],
          'Attendance':['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing the integer dates to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d%H%M%S%F')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出:




相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自annie_saxena大神的英文原创作品 How to Convert Integer to Datetime in Pandas DataFrame?。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。