{"id":4212,"date":"2023-07-12T19:54:48","date_gmt":"2023-07-12T19:54:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-convertono-lepoca-in-datetime\/"},"modified":"2023-07-12T19:54:48","modified_gmt":"2023-07-12T19:54:48","slug":"i-panda-convertono-lepoca-in-datetime","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/i-panda-convertono-lepoca-in-datetime\/","title":{"rendered":"Panda: come convertire l'epoca in data\/ora"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per convertire l’ora in una data\/ora riconoscibile nei panda:<\/span><\/p>\n

 df[' date_column<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date_column<\/span> '], unit=' s<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
 Ad esempio, questa sintassi convertir\u00e0 un’epoca di 1655439422<\/strong> in un panda datetime di 2022-06-17 04:17:02<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Questo formato \u00e8 pi\u00f9 riconoscibile come data e ora piuttosto che come una lunga stringa di numeri.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: converti l’epoca in data e ora in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente Dataframe panda che contiene informazioni sulle vendite totali di determinati prodotti in date e orari specifici:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['1655439422', '1655638422', '1664799422',\n                            '1668439411', '1669939422', '1669993948'],\n                   ' sales<\/span> ': [120, 150, 224, 290, 340, 184]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n         dirty dates\n0 1655439422 120\n1 1655638422 150\n2 1664799422 224\n3 1668439411 290\n4 1669939422 340\n5 1669993948 184<\/strong><\/pre>\n
 Attualmente, i valori della colonna della data<\/b> sono formattati in epoche.<\/span><\/p>\n
 Per convertire gli orari delle epoche nel formato datetime dei panda, possiamo utilizzare la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n
 #convert values in date column from epoch to datetime<\/span>\ndf[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '], unit=' s<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n                 dirty date\n0 2022-06-17 04:17:02 120\n1 2022-06-19 11:33:42 150\n2 2022-10-03 12:17:02 224\n3 2022-11-14 15:23:31 290\n4 2022-12-02 00:03:42 340\n5 2022-12-02 15:12:28 184\n<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che i valori nella colonna della data<\/strong> ora sono date e ore riconoscibili.<\/span><\/p>\n
 Tieni presente che la maggior parte dei tempi vengono memorizzati come numero di secondi a partire dal 1\/1\/1970.<\/span><\/p>\n
 Utilizzando l’argomento unit=’s’<\/strong> nella funzione to_datetime()<\/strong> , diciamo esplicitamente ai panda di convertire l’epoca in un datetime calcolando il numero di secondi dal 1\/1\/1970.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione panda to_datetime()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n
 Come convertire il timestamp in data\/ora in Pandas<\/a>
 Come convertire DateTime fino ad oggi in Panda<\/a>
 Come convertire DateTime in stringa in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Puoi utilizzare la seguente sintassi di base per convertire l’ora in una data\/ora riconoscibile nei panda: df[‘ date_column ‘] = pd. to_datetime (df[‘ date_column ‘], unit=’ s ‘) Ad esempio, questa sintassi convertir\u00e0 un’epoca di 1655439422 in un panda datetime di 2022-06-17 04:17:02 . 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