วิธีแปลงการประทับเวลาเป็นวันที่/เวลาใน pandas
คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อแปลงการประทับเวลาเป็นวันที่และเวลาใน DataFrame ของแพนด้า:
timestamp. to_pydatetime ()
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ฟังก์ชันนี้ในทางปฏิบัติ
ตัวอย่างที่ 1: แปลงการประทับเวลาเดียวเป็นวันที่/เวลา
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลงการประทับเวลาเดียวเป็นวันที่และเวลา:
#define timestamp stamp = pd. Timestamp (' 2021-01-01 00:00:00 ') #convert timestamp to datetime stamp. to_pydatetime () datetime.datetime(2021, 1, 1, 0, 0)
ตัวอย่างที่ 2: แปลงอาร์เรย์ของการประทับเวลาเป็นวันที่และเวลา
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลงอาร์เรย์ของการประทับเวลาเป็นวันที่และเวลา:
#define array of timestamps stamps = pd. date_range (start=' 2020-01-01 12:00:00 ', periods= 6 , freq=' H ') #view array of timestamps stamps DatetimeIndex(['2020-01-01 12:00:00', '2020-01-01 13:00:00', '2020-01-01 14:00:00', '2020-01-01 15:00:00', '2020-01-01 16:00:00', '2020-01-01 17:00:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='H') #convert timestamps to datetimes stamps. to_pydatetime () array([datetime.datetime(2020, 1, 1, 12, 0), datetime.datetime(2020, 1, 1, 13, 0), datetime.datetime(2020, 1, 1, 14, 0), datetime.datetime(2020, 1, 1, 15, 0), datetime.datetime(2020, 1, 1, 16, 0), datetime.datetime(2020, 1, 1, 17, 0)], dtype=object)
ตัวอย่างที่ 3: แปลงคอลัมน์ Pandas ของการประทับเวลาเป็น Datetime
รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการแปลงคอลัมน์แพนด้าของการประทับเวลาเป็นวันที่และเวลา:
import pandas as pd
#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' stamps ': pd. date_range (start=' 2020-01-01 12:00:00 ',
periods= 6 ,
freq=' H '),
' sales ': [11, 14, 25, 31, 34, 35]})
#convert column of timestamps to datetimes
df. stamps = df. stamps . apply (lambda x: x.date ())
#view DataFrame
df
dirty stamps
0 2020-01-01 11
1 2020-01-01 14
2 2020-01-01 25
3 2020-01-01 31
4 2020-01-01 34
5 2020-01-01 35
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
วิธีแปลง DateTime เป็นวันที่ใน Pandas
วิธีแปลงคอลัมน์เป็น DateTime ใน Pandas
วิธีจัดเรียง Pandas DataFrame ตามวันที่