<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para criar uma coluna de data a partir das colunas de ano, m\u00eas e dia em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Digamos que temos o seguinte DataFrame do pandas que mostra as vendas realizadas por uma empresa em datas diferentes:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para criar uma nova coluna chamada data<\/strong> que combina os valores das colunas ano<\/strong> , m\u00eas<\/strong> e dia<\/strong> no DataFrame para criar uma data para cada linha:<\/span><\/p>\n Observe que a coluna de data<\/strong> cont\u00e9m valores de data baseados nos valores das colunas ano<\/strong> , m\u00eas<\/strong> e dia<\/strong> em cada linha.<\/span><\/p>\n Se usarmos df.info()<\/strong> para obter informa\u00e7\u00f5es sobre cada coluna no DataFrame, podemos ver que a nova coluna de data<\/strong> tem um tipo de dados datetime64<\/strong> :<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como adicionar e subtrair dias de uma data no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para criar uma coluna de data a partir das colunas de ano, m\u00eas e dia em um DataFrame do pandas: df[‘ date ‘] = pd. to_datetime (dict(year=df. year , month=df. month , day=df. day )) O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica. Exemplo: Crie […]<\/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":[],"class_list":["post-3728","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (dict(year=df. year<\/span> , month=df. month<\/span> , day=df. day<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: Crie uma coluna de data de ano, m\u00eas e dia no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' year<\/span> ': [2021, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022, 2022],\n ' month<\/span> ': [7, 1, 1, 2, 5, 10, 11, 12],\n ' day<\/span> ': [4, 15, 25, 27, 27, 24, 10, 18],\n ' sales<\/span> ': [140, 200, 250, 180, 130, 87, 90, 95]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n year month day sales\n0 2021 7 4 140\n1 2022 1 15 200\n2 2022 1 25 250\n3 2022 2 27 180\n4 2022 5 27 130\n5 2022 10 24 87\n6 2022 11 10 90\n7 2022 12 18 95\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #create date columns from year, month, and day columns\n<\/span>df[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (dict(year=df. year<\/span> , month=df. month<\/span> , day=df. day<\/span> ))\n\n#view updated DataFrame\nprint<\/span><\/span> (df)\n\n year month day sales date\n0 2021 7 4 140 2021-07-04\n1 2022 1 15 200 2022-01-15\n2 2022 1 25 250 2022-01-25\n3 2022 2 27 180 2022-02-27\n4 2022 5 27 130 2022-05-27\n5 2022 10 24 87 2022-10-24\n6 2022 11 10 90 2022-11-10\n7 2022 12 18 95 2022-12-18\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #display information about each column in DataFrame\ndf. info<\/span> ()\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\nRangeIndex: 8 entries, 0 to 7\nData columns (total 5 columns):\n # Column Non-Null Count Dtype \n--- ------ -------------- ----- \n 0 year 8 non-null int64 \n 1 month 8 non-null int64 \n 2 day 8 non-null int64 \n 3 dirty 8 non-null int64 \n 4 date 8 non-null datetime64[ns]\ndtypes: datetime64[ns](1), int64(4)\nmemory usage: 388.0 bytes<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como selecionar linhas entre duas datas no Pandas<\/a>
Como calcular a diferen\u00e7a entre duas datas em pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"