<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para converter uma coluna de data em um DataFrame do pandas para o formato AAAAMMDD:<\/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 Agora suponha que queiramos formatar os valores da coluna de data<\/strong> como AAAAMMDD.<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para fazer isso:<\/span><\/p>\n Observe que os valores da coluna de data<\/strong> agora est\u00e3o no formato AAAAMMDD.<\/span><\/p>\n Observe que neste exemplo, a coluna de data<\/strong> j\u00e1 possu\u00eda uma classe datetime.<\/span><\/p>\n No entanto, ainda podemos usar a fun\u00e7\u00e3o to_datetime()<\/strong> para garantir que uma determinada coluna tenha uma classe de data e hora antes de aplicar um formato AAAAMMDD.<\/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 para converter uma coluna de data em um DataFrame do pandas para o formato AAAAMMDD: #convert date column to datetime df[‘ date_column ‘] = pd. to_datetime (df[‘ date_column ‘]) #convert date to YYYYMMDD format df[‘ date_column ‘] = df[‘ date_column ‘]. dt . strftime (‘ %Y%m%d ‘). astype (int) […]<\/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-3882","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #convert date column to datetime\n<\/span>df[' date_column<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date_column<\/span> '])\n\n#convert date to YYYYMMDD format\n<\/span>df[' date_column<\/span> '] = df[' date_column<\/span> ']. dt<\/span> . strftime<\/span> (' %Y%m%d<\/span> '). astype<\/span> (int)\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: converter a data para o formato AAAAMMDD no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': pd.date_range<\/span> (start=' 1\/1\/2022<\/span> ', freq=' MS<\/span> ', periods= 8<\/span> ),\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n dirty dates\n0 2022-01-01 18\n1 2022-02-01 22\n2 2022-03-01 19\n3 2022-04-01 14\n4 2022-05-01 14\n5 2022-06-01 11\n6 2022-07-01 20\n7 2022-08-01 28<\/strong><\/span><\/pre>\n #convert date column to datetime\n<\/span>df[' date<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' date<\/span> '])\n\n#convert date to YYYYMMDD format\n<\/span>df[' date<\/span> '] = df[' date<\/span> ']. dt<\/span> . strftime<\/span> (' %Y%m%d<\/span> '). astype<\/span> (int)\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n dirty dates\n0 20220101 18\n1 20220201 22\n2 20220301 19\n3 20220401 14\n4 20220501 14\n5 20220601 11\n6 20220701 20\n7 20220801 28<\/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":"