นุ่น: วิธีแปลงยุคเป็นวันที่/เวลา

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อแปลงเวลาเป็นวันที่/เวลาที่จดจำได้ในแพนด้า:

 df[' date_column '] = pd. to_datetime (df[' date_column '], unit=' s ')

ตัวอย่างเช่น ไวยากรณ์นี้จะแปลงเวลายุค 1655439422 เป็นวันที่และเวลาแพนด้า 2022-06-17 04:17:02

รูปแบบนี้จะจดจำได้ว่าเป็นวันที่และเวลามากกว่าการใช้ตัวเลขเป็นชุดยาว

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่าง: แปลงยุคเป็นวันที่และเวลาใน Pandas

สมมติว่าเรามี Dataframe แพนด้าต่อไปนี้ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับยอดขายรวมของผลิตภัณฑ์บางอย่างตามวันที่และเวลาที่ระบุ:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['1655439422', '1655638422', '1664799422',
                            '1668439411', '1669939422', '1669993948'],
                   ' sales ': [120, 150, 224, 290, 340, 184]})

#view DataFrame
print (df)

         dirty dates
0 1655439422 120
1 1655638422 150
2 1664799422 224
3 1668439411 290
4 1669939422 340
5 1669993948 184

ปัจจุบันค่าคอลัมน์ วัน ที่จะถูกจัดรูปแบบตามเวลายุค

ในการแปลงเวลายุคเป็นรูปแบบวันที่เวลาของแพนด้า เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 #convert values in date column from epoch to datetime
df[' date '] = pd. to_datetime (df[' date '], unit=' s ')

#view updated DataFrame
print (df)

                 dirty date
0 2022-06-17 04:17:02 120
1 2022-06-19 11:33:42 150
2 2022-10-03 12:17:02 224
3 2022-11-14 15:23:31 290
4 2022-12-02 00:03:42 340
5 2022-12-02 15:12:28 184

โปรดทราบว่าค่าในคอลัมน์ วัน ที่ขณะนี้สามารถจดจำวันที่และเวลาได้แล้ว

โปรดทราบว่าเวลาส่วนใหญ่จะจัดเก็บเป็นจำนวนวินาทีนับตั้งแต่ 1/1/1970

ด้วยการใช้อาร์กิวเมนต์ unit=’s’ ในฟังก์ชัน to_datetime() เราจะบอกแพนด้าอย่างชัดเจนให้แปลงยุคเป็นวันที่และเวลาโดยการคำนวณจำนวนวินาทีนับตั้งแต่ 1/1/1970

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของฟังก์ชัน to_datetime() ของ pandas ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

วิธีแปลงการประทับเวลาเป็นวันที่/เวลาใน Pandas
วิธีแปลง DateTime เป็นวันที่ใน Pandas
วิธีแปลง DateTime เป็นสตริงใน Pandas