So konvertieren sie den zeitstempel in pandas in datum/uhrzeit

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen Zeitstempel in einem Pandas-DataFrame in Datetime zu konvertieren:

 timestamp. to_pydatetime ()

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Konvertieren Sie einen einzelnen Zeitstempel in Datum/Uhrzeit

Der folgende Code zeigt, wie man einen einzelnen Zeitstempel in einen Datums-/Uhrzeitstempel umwandelt:

 #define timestamp
stamp = pd. Timestamp (' 2021-01-01 00:00:00 ')

#convert timestamp to datetime
stamp. to_pydatetime ()

datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0)

Beispiel 2: Konvertieren Sie ein Array von Zeitstempeln in Datums- und Uhrzeitangaben

Der folgende Code zeigt, wie ein Array von Zeitstempeln in Datum/Uhrzeit konvertiert wird:

 #define array of timestamps
stamps = pd. date_range (start=' 2020-01-01 12:00:00 ', periods= 6 , freq=' H ')

#view array of timestamps
stamps

DatetimeIndex(['2020-01-01 12:00:00', '2020-01-01 13:00:00',
               '2020-01-01 14:00:00', '2020-01-01 15:00:00',
               '2020-01-01 16:00:00', '2020-01-01 17:00:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='H')

#convert timestamps to datetimes
stamps. to_pydatetime ()

array([datetime.datetime(2020, 1, 1, 12, 0),
       datetime.datetime(2020, 1, 1, 13, 0),
       datetime.datetime(2020, 1, 1, 14, 0),
       datetime.datetime(2020, 1, 1, 15, 0),
       datetime.datetime(2020, 1, 1, 16, 0),
       datetime.datetime(2020, 1, 1, 17, 0)], dtype=object)

Beispiel 3: Konvertieren Sie eine Pandas-Spalte mit Zeitstempeln in Datums- und Uhrzeitangaben

Der folgende Code zeigt, wie eine Pandas-Spalte mit Zeitstempeln in Datetime konvertiert wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' stamps ': pd. date_range (start=' 2020-01-01 12:00:00 ',
                             periods= 6 ,
                             freq=' H '),
                   ' sales ': [11, 14, 25, 31, 34, 35]})

#convert column of timestamps to datetimes
df. stamps = df. stamps . apply (lambda x: x.date ())

#view DataFrame
df

	dirty stamps
0 2020-01-01 11
1 2020-01-01 14
2 2020-01-01 25
3 2020-01-01 31
4 2020-01-01 34
5 2020-01-01 35

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