<\/p>\n
Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk mengonversi kolom tanggal dalam format pandas DataFrame ke format YYYYMMDD:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Katakanlah kita memiliki panda DataFrame berikut yang menunjukkan penjualan yang dilakukan oleh suatu perusahaan pada tanggal berbeda:<\/span><\/p>\n Sekarang misalkan kita ingin memformat nilai kolom tanggal<\/strong> sebagai YYYYMMDD.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk melakukan ini:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa nilai kolom tanggal<\/strong> sekarang dalam format YYYYMMDD.<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa dalam contoh ini, kolom tanggal<\/strong> sudah memiliki kelas datetime.<\/span><\/p>\n Namun, kita masih bisa menggunakan fungsi to_datetime()<\/strong> untuk memastikan bahwa kolom tertentu memiliki kelas datetime sebelum menerapkan format YYYYMMDD.<\/span><\/p>\n Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan operasi umum lainnya di panda:<\/span><\/p>\n Cara menambah dan mengurangi hari dari tanggal di Pandas<\/a> Anda dapat menggunakan sintaks berikut untuk mengonversi kolom tanggal dalam format pandas DataFrame ke format 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) Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #convert date column to datetime\n<\/span>df[' date_column<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date_column<\/span> '])\n\n#convert date to YYYYMMDD format\n<\/span>df[' date_column<\/span> '] = df[' date_column<\/span> ']. dt<\/span> . strftime<\/span> (' %Y%m%d<\/span> '). astype<\/span> (int)\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: mengonversi tanggal ke format YYYYMMDD di Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': pd.date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2022<\/span> ', freq=' MS<\/span> ', periods= 8<\/span> ),\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n dirty dates\n0 2022-01-01 18\n1 2022-02-01 22\n2 2022-03-01 19\n3 2022-04-01 14\n4 2022-05-01 14\n5 2022-06-01 11\n6 2022-07-01 20\n7 2022-08-01 28<\/strong><\/span><\/pre>\n #convert date column to datetime\n<\/span>df[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '])\n\n#convert date to YYYYMMDD format\n<\/span>df[' date<\/span> '] = df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . strftime<\/span> (' %Y%m%d<\/span> '). astype<\/span> (int)\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n dirty dates\n0 20220101 18\n1 20220201 22\n2 20220301 19\n3 20220401 14\n4 20220501 14\n5 20220601 11\n6 20220701 20\n7 20220801 28<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h2>\n
Cara memilih baris antara dua tanggal di Pandas<\/a>
Cara menghitung selisih dua kurma di panda<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"