Pandas.to_datetime में प्रारूप कैसे निर्दिष्ट करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम में एक स्ट्रिंग कॉलम को डेटाटाइम कॉलम में बदलने के लिए Pandas.to_datetime() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

इस फ़ंक्शन का उपयोग करते समय, आप स्ट्रिंग से डेटाटाइम में कनवर्ट करते समय त्रुटियों से बचने के लिए अपनी तिथि के प्रारूप को निर्दिष्ट करने के लिए प्रारूप तर्क का उपयोग कर सकते हैं।

यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

 df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' my_date_column '], format=' %m%d%Y %H:%M:%S '])

यहां सबसे सामान्य निर्देश दिए गए हैं जिन्हें आप प्रारूप तर्क को प्रदान कर सकते हैं:

• %m : शून्य के साथ एक संख्या के रूप में महीना (01, 02,… 12)
• %d : महीने का दिन शून्य वाली संख्या के रूप में (01, 02,…31)
• %y : शताब्दी संख्या के साथ वर्ष (2020, 2021, 2022, आदि)
• %H : घंटा (24 घंटे की घड़ी) शून्य (00, 01,…23) से युक्त एक संख्या के रूप में
• %I : समय (12-घंटे की घड़ी) शून्य (01, 02,… 12) के साथ एक संख्या के रूप में
• %p : या तो AM या PM
• %M : शून्य (00, 01,…59) से पूर्ण संख्या के रूप में मिनट
• %S : शून्य (00, 01,…59) से पूर्ण संख्या के रूप में दूसरा

दिशानिर्देशों की पूरी सूची के लिए, यह पृष्ठ देखें।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि विभिन्न परिदृश्यों में to_datetime() फ़ंक्शन में प्रारूप तर्क का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा.टू_डेटटाइम में प्रारूप निर्दिष्ट करें

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें खुदरा स्टोर पर विभिन्न तिथियों पर की गई कुल बिक्री के बारे में जानकारी है:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['10012023 4:15:30', '10042023 7:16:04', '10062023 9:25:00',
                            '10142023 15:30:50', '10152023 18:15:00'],
                   ' sales ': [100, 140, 235, 120, 250]})

#view DataFrame
print (df)

                dirty dates
0 10012023 4:15:30 100
1 10042023 7:16:04 140
2 10062023 9:25:00 235
3 10142023 15:30:50 120
4 10152023 18:15:00 250

#view data type of each column in DataFrame
print ( df.dtypes )

date object
dirty int64
dtype:object

हम देख सकते हैं कि दिनांक कॉलम वर्तमान में एक स्ट्रिंग (यानी ऑब्जेक्ट) कॉलम है।

मान लीजिए कि हम इस कॉलम को डेटाटाइम में बदलने के लिए pandas.to_datetime() का उपयोग करने का प्रयास करते हैं:

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

ParserError: month must be in 1..12: 10012023 4:15:30 present at position 0

हमें एक त्रुटि प्राप्त हो रही है क्योंकि pandas.to_datetime() फ़ंक्शन उस दिनांक और समय प्रारूप को नहीं पहचानता है जिसमें दिनांक कॉलम वर्तमान में है।

हम कॉलम का प्रारूप निर्दिष्ट करने के लिए प्रारूप तर्क का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #convert date column to datetime format
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '], format=' %m%d%Y %H:%M:%S ')

#view DataFrame
print (df)

                 dirty dates
0 2023-10-01 04:15:30 100
1 2023-10-04 07:16:04 140
2 2023-10-06 09:25:00 235
3 2023-10-14 15:30:50 120
4 2023-10-15 18:15:00 250

#view updated type of each column
print ( df.dtypes )

date datetime64[ns]
dirty int64
dtype:object

हम देख सकते हैं कि दिनांक कॉलम को सफलतापूर्वक डेटाटाइम कॉलम में परिवर्तित कर दिया गया था और हमें कोई त्रुटि नहीं मिली क्योंकि हमने दिनांक कॉलम के सटीक प्रारूप को निर्दिष्ट करने के लिए प्रारूप तर्क का उपयोग किया था।

नोट : आप पांडा to_datetime() फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पंडों में दिनांक सीमा कैसे बनाएं
पंडों में टाइमस्टैम्प को दिनांक/समय में कैसे परिवर्तित करें
पांडा में दो तिथियों के बीच अंतर की गणना कैसे करें