Jak przekonwertować ciąg na datetime w pandach

Możesz użyć następujących metod, aby przekonwertować kolumnę ciągu na format daty i godziny w ramce DataFrame pandy:

Metoda 1: Konwertuj kolumnę ciągu na datę i godzinę

 df[' col1 '] = pd. to_datetime (df[' col1 '])

Metoda 2: Konwertuj wiele kolumn z ciągu znaków na datę i godzinę

 df[[' col1 ', ' col2 ']] = df[[' col1 ', ' col2 ']]. apply (pd. to_datetime )

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej z tych metod z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' task ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                   ' due_date ': ['4-15-2022', '5-19-2022', '6-14-2022', '10-24-2022'],
                   ' comp_date ': ['4-14-2022', '5-23-2022', '6-24-2022', '10-7-2022']})

#view DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date object
comp_date object
dtype:object

Widzimy, że każda kolumna w DataFrame ma obecnie obiektowy typ danych, czyli ciąg.

Przykład 1: Konwertuj kolumnę ciągu na datę i godzinę

Możemy użyć następującej składni, aby przekonwertować kolumnę due_date z ciągu znaków na datę i godzinę:

 #convert due_date column to datetime
df[' due_date '] = pd. to_datetime (df[' due_date '])

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 4-14-2022
1 B 2022-05-19 5-23-2022
2 C 2022-06-14 6-24-2022
3 D 2022-10-24 10-7-2022

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date object
dtype:object

Widzimy, że kolumna due_date została przekonwertowana na datetime, podczas gdy wszystkie inne kolumny pozostały niezmienione.

Przykład 2: Konwertuj wiele kolumn z ciągu znaków na datę i godzinę

Możemy użyć następującej składni, aby przekonwertować kolumny due_date i comp_date z ciągu znaków na datę i godzinę:

 #convert due_date and comp_date columns to datetime
df[[' due_date ', ' comp_date ']] = df[[' due_date ', ' comp_date ']]. apply (pd. to_datetime )

#view updated DataFrame
print (df)

  task due_date comp_date
0 A 2022-04-15 2022-04-14
1 B 2022-05-19 2022-05-23
2 C 2022-06-14 2022-06-24
3 D 2022-10-24 2022-10-07

#view data type of each column
print ( df.dtypes )

task object
due_date datetime64[ns]
comp_date datetime64[ns]
dtype:object

Widzimy, że kolumny due_date i comp_date zostały przekonwertowane z ciągu znaków na datę i godzinę.

Uwaga : pełną dokumentację funkcji pandas to_datetime() można znaleźć tutaj .

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak utworzyć zakres dat w Pandach
Jak przekonwertować znacznik czasu na datę/godzinę w Pandach
Jak obliczyć różnicę między dwiema datami w pandach