Pandas.to_datetime တွင် ဖော်မတ်သတ်မှတ်နည်း

pandas.to_datetime() လုပ်ဆောင်ချက်ကို pandas DataFrame တွင် string ကော်လံတစ်ခုမှ datetime ကော်လံအဖြစ်သို့ ပြောင်းနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုသည့်အခါ၊ သင်သည် ၎င်းကို string မှ datetime သို့ပြောင်းသည့်အခါ အမှားအယွင်းများကိုရှောင်ရှားရန် သင့်ရက်စွဲပါသည့်ဖော်မတ်ကို သတ်မှတ်ရန် ဖော်မတ် အငြင်းအခုံကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

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

ဤသည်မှာ ဖော်မတ် အငြင်းအခုံအတွက် သင်ပေးနိုင်သော အသုံးအများဆုံး ညွှန်ကြားချက်များဖြစ်သည်-

• %m : သုညပါ ဂဏန်းအဖြစ် လ (01, 02, … 12)
• %d : သုညပါ ဂဏန်းအဖြစ် လ၏နေ့ (01, 02, … 31)
• %y : ဂဏန်းအဖြစ် ရာစုဖြင့် နှစ် (2020၊ 2021၊ 2022 စသည်ဖြင့်)
• %H : သုည (00၊ 01၊ … 23) နံပါတ်အဖြစ် နာရီ (24 နာရီနာရီ)
• %I : သုည (၀၁၊ ၀၂၊ … ၁၂) ဂဏန်းအဖြစ် အချိန် (၁၂ နာရီ)
• %p : AM သို့မဟုတ် PM တစ်ခုခု
• %M : သုညဖြင့် ပြီးသော ဂဏန်းပုံစံ (00၊ 01၊ … 59) မိနစ်
• %S : သုည (00၊ 01၊ … 59) ဖြင့် ပြီးသော နံပါတ်၏ ဒုတိယပုံစံ

လမ်းညွှန်ချက်စာရင်းအပြည့်အစုံအတွက် ဤစာမျက်နှာကို ကြည့်ပါ။

အောက်ပါဥပမာသည် မတူညီသောအခြေအနေများတွင် to_datetime() လုပ်ဆောင်ချက်ရှိ ဖော်မတ် အငြင်းအခုံကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- pandas.to_datetime တွင် ဖော်မတ်ကို သတ်မှတ်ပါ။

လက်လီစတိုးတစ်ခုတွင် မတူညီသောရက်စွဲများအလိုက် ရောင်းချသည့် စုစုပေါင်းရောင်းချမှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များပါရှိသော အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ရှိသည်ဆိုပါစို့။

 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

ရက်စွဲ ကော်လံသည် လက်ရှိတွင် string (ဆိုလိုသည်မှာ အရာဝတ္ထု) ကော်လံဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ဤကော်လံကို datetime အဖြစ်ပြောင်းရန် pandas.to_datetime() ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားသည်ဆိုပါစို့။

 #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

pandas.to_datetime() လုပ်ဆောင်ချက်သည် လက်ရှိ ကော်လံတွင်ရှိသော ရက်စွဲ နှင့် အချိန်ဖော်မတ်ကို မမှတ်မိသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားအယွင်းတစ်ခု လက်ခံရရှိနေပါသည်။

ကော်လံ၏ဖော်မတ်ကို သတ်မှတ်ရန် ဖော်မတ် အငြင်းအခုံကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

 #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

ရက်စွဲ ကော်လံကို datetime ကော်လံအဖြစ်သို့ အောင်မြင်စွာပြောင်းထားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပြီး ရက်စွဲ ကော်လံတွင်ပါရှိသော ဖော်မက်အတိအကျကိုသတ်မှတ်ရန် ဖော်မတ် အငြင်းအခုံကိုအသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် မည်သည့်အမှားအယွင်းမှမရရှိခဲ့ပါ။

မှတ်ချက် – pandas to_datetime() လုပ်ဆောင်ချက်၏ စာရွက်စာတမ်းအပြည့်အစုံကို ဤနေရာတွင် ရှာတွေ့နိုင်ပါသည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပန်ဒါများတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Pandas တွင် ရက်စွဲအပိုင်းအခြားတစ်ခု ဖန်တီးနည်း
Pandas တွင် အချိန်တံဆိပ်ကို ရက်စွဲ/အချိန်သို့ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။
ပန်ဒါရှိ ရက်စွဲနှစ်ခုကြား ကွာခြားချက်ကို တွက်ချက်နည်း