الباندا: كيفية تحويل التاريخ إلى تنسيق yyyymmdd

يمكنك استخدام بناء الجملة التالي لتحويل عمود تاريخ في pandas DataFrame إلى تنسيق YYYYMMDD:

 #convert date column to datetime
df[' date_column '] = pd. to_datetime (df[' date_column '])

#convert date to YYYYMMDD format
df[' date_column '] = df[' date_column ']. dt . strftime (' %Y%m%d '). astype (int)

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: تحويل التاريخ إلى تنسيق YYYYMMDD في Pandas

لنفترض أن لدينا DataFrame الباندا التالي الذي يوضح المبيعات التي أجرتها الشركة في تواريخ مختلفة:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': pd.date_range (start=' 1/1/2022 ', freq=' MS ', periods= 8 ),
                   ' sales ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})

#view DataFrame
print (df)

        dirty dates
0 2022-01-01 18
1 2022-02-01 22
2 2022-03-01 19
3 2022-04-01 14
4 2022-05-01 14
5 2022-06-01 11
6 2022-07-01 20
7 2022-08-01 28

لنفترض الآن أننا نريد تنسيق قيم عمود التاريخ كـ YYYYMMDD.

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي للقيام بذلك:

 #convert date column to datetime
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '])

#convert date to YYYYMMDD format
df[' date '] = df[' date ']. dt . strftime (' %Y%m%d '). astype (int)

#view updated DataFrame
print (df)

       dirty dates
0 20220101 18
1 20220201 22
2 20220301 19
3 20220401 14
4 20220501 14
5 20220601 11
6 20220701 20
7 20220801 28

لاحظ أن قيم عمود التاريخ أصبحت الآن بتنسيق YYYYMMDD.

لاحظ أنه في هذا المثال، يحتوي عمود التاريخ بالفعل على فئة وقت وتاريخ.

ومع ذلك، لا يزال بإمكاننا استخدام الدالة to_datetime() للتأكد من أن عمودًا معينًا يحتوي على فئة تاريخ/وقت قبل تطبيق تنسيق YYYYMMDD.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية إضافة وطرح أيام من تاريخ في الباندا
كيفية تحديد الصفوف بين تاريخين في الباندا
كيفية حساب الفرق بين تاريخين في الباندا