पंडों में एक स्ट्रिंग को डेटटाइम में कैसे परिवर्तित करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम में स्ट्रिंग कॉलम को डेटाटाइम प्रारूप में कनवर्ट करने के लिए निम्न विधियों का उपयोग कर सकते हैं:

विधि 1: एक स्ट्रिंग कॉलम को दिनांक समय में बदलें

 df[' col1 '] = pd. to_datetime (df[' col1 '])

विधि 2: एकाधिक कॉलमों को स्ट्रिंग से दिनांक समय में बदलें

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. apply (pd. to_datetime )

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ अभ्यास में इनमें से प्रत्येक विधि का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' task ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' due_date ': ['4-15-2022', '5-19-2022', '6-14-2022', '10-24-2022'],
                   ' comp_date ': ['4-14-2022', '5-23-2022', '6-24-2022', '10-7-2022']})

#view DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

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

task object
due_date object
comp_date object
dtype:object

हम देख सकते हैं कि डेटाफ़्रेम के प्रत्येक कॉलम में वर्तमान में एक ऑब्जेक्ट डेटा प्रकार, यानी एक स्ट्रिंग है।

उदाहरण 1: एक स्ट्रिंग कॉलम को दिनांक समय में बदलें

हम ड्यू_डेट कॉलम को एक स्ट्रिंग से डेटाटाइम में बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

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

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 4-14-2022
1 B 2022-05-19 5-23-2022
2 C 2022-06-14 6-24-2022
3 D 2022-10-24 10-7-2022

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

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date object
dtype:object

हम देख सकते हैं कि ड्यू_डेट कॉलम को डेटटाइम में बदल दिया गया है जबकि अन्य सभी कॉलम अपरिवर्तित रहे हैं।

उदाहरण 2: एकाधिक कॉलमों को स्ट्रिंग से डेटाटाइम में बदलें

हम ड्यू_डेट और कंप_डेट कॉलम को एक स्ट्रिंग से डेटाटाइम में बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #convert due_date and comp_date columns to datetime
df[[' due_date ', ' comp_date ']] = df[[' due_date ', ' comp_date ']]. apply (pd. to_datetime )

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

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

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date datetime64[ns]
dtype:object

हम देख सकते हैं कि ड्यू_डेट और कॉम्प_डेट कॉलम दोनों को एक स्ट्रिंग से डेटाटाइम में बदल दिया गया है।

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