Pandalar'da sütunları datetime'a dönüştürme

Genellikle bir pandanın DataFrame’inin bir veya daha fazla sütununu DateTime biçimine dönüştürmek ilginizi çekebilir. Neyse ki to_datetime() işlevini kullanarak bunu yapmak kolaydır.

Bu eğitimde, bu işlevin aşağıdaki DataFrame’de kullanımına ilişkin birkaç örnek gösterilmektedir:

 import numpy as np
import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd.DataFrame({'event': ['A', 'B', 'C'],
                   'start_date': ['20150601', '20160201', '20170401'],
                   'end_date': ['20150608', '20160209', '20170416'] })

#view DataFrame
df

	event start_date end_date
0 A 20150601 20150608
1 B 20160201 20160209
2 C 20170401 201704161

#view column data types
df. dtypes

event object
start_date object
end_date object
dtype:object

Örnek 1: Tek Bir Sütunu DateTime’a Dönüştürme

Aşağıdaki kod, “start_date” sütununun bir dizeden DateTime biçimine nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 #convert start_date to DateTime format
df['start_date'] = pd. to_datetime (df['start_date'])

#view DataFrame
df

        event start_date end_date
0 A 2015-06-01 20150608
1 B 2016-02-01 20160209
2 C 2017-04-01 20170416

#view column date types
df. dtypes

event object
start_date datetime64[ns]
end_date object
dtype:object

to_datetime() işlevinin akıllı olduğunu ve genellikle kullanılacak doğru tarih formatını çıkarabildiğini, ancak format argümanıyla hangi formatın kullanılacağını da belirtebileceğinizi unutmayın:

 #convert start_date to DateTime format
df['start_date'] = pd. to_datetime (df['start_date'], format=' %Y%m%d ')

#view DataFrame
df

        event start_date end_date
0 A 2015-06-01 20150608
1 B 2016-02-01 20160209
2 C 2017-04-01 20170416

#view column date types
df. dtypes

event object
start_date datetime64[ns]
end_date object
dtype:object

Örnek 2: Birden Çok Sütunu DateTime’a Dönüştürme

Aşağıdaki kod, “start_date” ve “end_date” sütunlarının dizelerden DateTime biçimlerine nasıl dönüştürüleceğini gösterir:

 #convert start_date and end_date to DateTime formats
df[['start_date', 'end_date']] = df[['start_date', 'end_date']]. apply (pd. to_datetime )

#view DataFrame
df

	event start_date end_date
0 A 2015-06-01 2015-06-08
1 B 2016-02-01 2016-02-09
2 C 2017-04-01 2017-04-16

#view column date types
df. dtypes

event object
start_date datetime64[ns]
end_date datetime64[ns]
dtype:object

Örnek 3: Sütunları saniye cinsinden DateTime biçimine dönüştürme

Bazı durumlarda, aşağıdaki DataFrame gibi tarihin yanı sıra saat, dakika ve saniyeyi de içeren sütunlarınız olabilir:

 #createDataFrame
df = pd.DataFrame({'event': ['A', 'B', 'C'],
                   'start_date': ['20150601043000', '20160201054500', '20170401021215'],
                   'end_date': ['20150608', '20160209', '20170416'] })

#view DataFrame
df

        event start_date end_date
0 A 20150601043000 20150608
1 B 20160201054500 20160209
2 C 20170401021215 20170416

Yine to_datetime() işlevi akıllıdır ve genellikle biz belirtmeden kullanılacak doğru formatı çıkarabilir:

 #convert start_date to DateTime format
df['start_date'] = pd. to_datetime (df['start_date'])

#view DataFrame
df

        event start_date end_date
0 A 2015-06-01 04:30:00 20150608
1 B 2016-02-01 05:45:00 20160209
2 C 2017-04-01 02:12:15 20170416

#view column date types
df. dtypes

event object
start_date datetime64[ns]
end_date object
dtype:object

Elbette, doğada muhtemelen çeşitli garip DateTime formatlarıyla karşılaşacaksınız, dolayısıyla Python’a tam olarak hangi DateTime formatını kullanacağını söylemek için format argümanını kullanmanız gerekebilir.

Bu durumlarda , formatları belirtmek için kullanabileceğiniz %DateTime işleçlerinin tam listesi için bu sayfaya bakın.

Ek kaynaklar

Pandalar’da DateTime’ı tarihe nasıl dönüştürebilirim?
Pandalarda dizeleri kayan noktaya nasıl dönüştürebilirim?