Pandas တွင် datetime ကို ရက်စွဲသို့ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။

မကြာခဏဆိုသလို သင်သည် ပန်ဒါများတွင် ရက်စွဲ/အချိန်တစ်ခုသို့ ရက်စွဲတစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲလိုပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် .dt.date လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ရန် လွယ်ကူသည်၊၊ အောက်ပါ syntax ကိုယူသည်-

 df[' date_column '] = pd. to_datetime (df[' datetime_column ']). dt . date

ဥပမာ- Pandas တွင် ရက်စွဲမှ ရက်စွဲ

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အောက်ပါ ပန်ဒါ DataFrame ရှိသည် ဆိုပါစို့။

 import pandas as pd

#create pandas DataFrame with two columns
df = pd.DataFrame({'sales': [4, 11],
                   'time': ['2020-01-15 20:02:58', '2020-01-18 14:43:24']})

#view DataFrame
print (df)

sales time
0 4 2020-01-15 20:02:58
1 11 2020-01-18 14:43:24

“ အချိန်” ကော်လံကို ရိုးရှင်းသောရက်စွဲအဖြစ်သို့ ပြောင်းရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #convert datetime column to just date
df[' time '] = pd. to_datetime (df[' time ']). dt . date

#view DataFrame
print (df)

	sales time
0 4 2020-01-15
1 11 2020-01-18

ယခု “ အချိန်” ကော်လံသည် အချိန်မပါပဲ ရက်စွဲကို ပြသည်။

datetime64 အမျိုးအစားများအတွက် Normalize() ကိုအသုံးပြုခြင်း။

အထက်ပါ ကုဒ်သည် အရာဝတ္ထု အမျိုးအစားကို ပြန်ပေးမည် ဖြစ်ကြောင်း သတိပြုသင့်သည်-

 #find dtype of each column in DataFrame
df. dtypes

dirty int64
time object
dtype:object

၎င်းအစား datetime64 ကို လိုချင်ပါက၊ အမျိုးအစားကို datetime64 အဖြစ် ထားရှိမည်ဖြစ်ပြီး၊ ရက်စွဲကိုသာ ပြသမည့် အချိန် ကို ပုံမှန် () အချိန်အစိတ်အပိုင်းကို ပြောင်းလဲနိုင်သည်။

 #convert datetime column to just date
df[' time '] = pd. to_datetime (df[' time ']). dt . normalize ()

#view DataFrame
print (df)

	sales time
0 4 2020-01-15
1 11 2020-01-18

#find dtype of each column in DataFrame
df. dtypes

dirty int64
time datetime64[ns]
dtype:object

ထပ်မံ၍ ရက်စွဲကိုသာ ပြသထားသော်လည်း ‘အချိန်’ ကော်လံသည် datetime64 အမျိုးအစားဖြစ်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Pandas ရှိ ကော်လံများကို DateTime သို့ ပြောင်းလဲနည်း
Pandas တွင် ကြိုးများကို မျှောရန် မည်သို့ပြောင်းလဲမည်နည်း။