पंडों में टाइमस्टैम्प को दिनांक/समय में कैसे परिवर्तित करें

पांडा डेटाफ़्रेम में टाइमस्टैम्प को डेटाटाइम में बदलने के लिए आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 timestamp. to_pydatetime ()

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: एकल टाइमस्टैम्प को दिनांक/समय में बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि एकल टाइमस्टैम्प को डेटाटाइम में कैसे परिवर्तित किया जाए:

 #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)

उदाहरण 2: टाइमस्टैम्प की एक श्रृंखला को डेटाटाइम में बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि टाइमस्टैम्प की एक सरणी को डेटाटाइम में कैसे परिवर्तित किया जाए:

 #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)

उदाहरण 3: टाइमस्टैम्प के पांडा कॉलम को डेटाटाइम में बदलें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि टाइमस्टैम्प के पांडा कॉलम को डेटाटाइम में कैसे परिवर्तित किया जाए:

 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

अतिरिक्त संसाधन

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