Pandas to Date

Pandas Cumsum () Программирование и разработка

«В этой статье вы узнаете, как преобразовать столбец фрейма данных в дату и время, используя функцию Pandas to datetime. Работа с датами в Pandas очень универсальна из-за многочисленных функций и методов, предоставляемых pandas. Однако данные не всегда считываются точно».

После прохождения этого урока вы будете знать:

  • Как изменить столбец фрейма данных на дату и время, используя функцию Pandas to datetime.
  • Как указать формат даты для изменения различных форматов строк.
  • Преобразуйте секунды и даты как целые числа в дату и время pandas.

В этой статье вы узнаете, как отформатировать строковый столбец как дату, отформатировать несколько строковых столбцов как даты и, наконец, отформатировать все строковые столбцы, содержащие дату, как столбцы даты и времени.

Как преобразовать или изменить столбцы Dataframe в Datetime в pandas?

В этом уроке мы будем использовать функцию to_datetime(). Во-первых, давайте рассмотрим метод Pandas to_datetime(), который берет ряд или столбец pandas и преобразует его в дату и время. Функция предлагает широкий набор гибких параметров, позволяющих изменять результаты.

Синтаксис: pandas.to_datetime(arg, errors= ’raise’, dayfirst= False, yearfirst= False, utc= None, box= True, format= None, exact= True, unit= None, infer_datetime_format= False, origin= ’unix’, cache= False)

Параметры

arg : целочисленный объект с плавающей запятой, строка, список или словарь, который необходимо преобразовать в объект даты и времени.

dayfirst : логическое значение. Это Истина по умолчанию.

yearfirst : логическое значение. Если True, год будет помещен первым.

utc : логическое значение, если установлено значение True, оно возвращает время в формате UTC.

format : положение дня, месяца и года указывается строковым вводом.

Return type : ряд даты и времени.

Пример 1: преобразование столбца String в Datetime

Сначала мы создадим фрейм данных, используя словарь, чтобы продемонстрировать этот пример. Здесь мы создадим словарь. Сначала мы импортируем pandas, а затем передаем словарь в качестве аргумента внутри класса pd.DataFrame.

Сначала мы создадим фрейм данных, используя словарь

Мы создали наш фреймворк данных. Фрейм данных состоит из четырех столбцов «id», «Name», «Salary» и «joining_date». Столбец id хранит строковые значения (1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006), тогда как столбцы «Имя» и «Зарплата» содержат значения («Киара», «Сэм», «Кара», «Брайан », «Генри», «Билл») и (12000, 10000, 9000, 9900, 11500, 11000) соответственно. в столбце «joining_date» мы сохранили значения даты в виде строковых данных («5.01.2019», «10.03.2019», «10.03.2019», «2.05.2021», «4 /4/2021», «04.10.2021»).

Читайте также:  Как прочитать изображение JPEG или PNG в PyTorch?

Фрейм данных состоит из четырех столбцов «id»

Теперь, чтобы изменить столбец «joining_date» на дату и время, мы применим метод to_datetime().

Теперь, чтобы изменить столбец «joining

Мы передали столбец joining_date в функцию to_datetime(). Теперь давайте проверим, преобразован ли столбец в дату и время, используя функцию info () в нашем фрейме данных.

Мы передали столбец joining_date

В разделе/столбце Dtype вы можете видеть, что столбец joining_date преобразуется в datetime.

Пример 2: преобразование числового столбца в дату и время

В примере № 1 мы видели, как преобразовать столбец со значениями даты в виде строки в datatime. Теперь мы создадим фрейм данных, по крайней мере, с одним столбцом, имеющим значения даты в виде строки, а затем мы преобразуем его в дату и время с помощью функции to_datetime().

Мы создали наш фрейм данных с четырьмя столбцами «id»

Мы создали наш фрейм данных с четырьмя столбцами «id», «Name», «Age» и «task_date». Значения данных (1011, 1022, 1033, 1044, 1055, 1066), («Том», «Мэнди», «Сара», «Бран», «Люси», «Блейк») и (24, 21, 23, 25, 21, 23) хранятся в столбцах «id», «Имя» и «Возраст» соответственно. В столбце «дата_задачи» мы сохранили данные даты в виде числовых значений (20220410, 20220412, 20220415, 20220501, 20220515, 20220610). Мы снова будем использовать атрибут dtypes для определения типов данных каждого столбца в нашем фрейме данных.

Мы создали наш фрейм данных

В настоящее время тип данных столбца «task_date» — int64. Чтобы преобразовать его в дату и время, мы будем использовать метод to_datetime().

В настоящее время тип данных столбца «task

Мы преобразовали целочисленный столбец в дату и время, используя функцию to_datetime(). Метод info() можно использовать для проверки результата.

Мы преобразовали целочисленный столбец в дату и время

Вместо того, чтобы хранить дату и время в том же столбце, мы можем сохранить значения даты и времени в новом столбце.

Тип данных нового столбца datetime можно определить с помощью атрибута dtypes.

Тип данных нового столбца datetime можно

Пример 3: преобразование строкового столбца в дату и время в формате ггггммдд

Мы можем изменить формат даты строковых значений даты после преобразования значений в дату и время с помощью функции to_datetime() и указания параметра формата в качестве допустимого формата. Сначала мы создадим фрейм данных, состоящий как минимум из одного столбца со значениями даты в виде строк.

Мы можем изменить формат даты строковых значений даты

В кадре данных выше мы создали два столбца «продажи» и «продажи_дата» со значениями данных (3, 2, 4, 10, 5, 6) и («220110», «210215», «210330», «210401», «210510», «210620»). В настоящее время тип данных столбца «sales_date» будет «object».

В кадре данных выше мы создали два столбца «продажи»

Вы можете видеть, что столбец «дата продажи» в фрейме данных имеет тип данных «объект», указывающий, что это строка. Теперь мы будем использовать параметр формата метода to_datetime() для преобразования типа данных в формат даты и времени («гггг-мм-дд»).

Читайте также:  Зачем изучать Python? Преимущества и недостатки

Вы можете видеть, что столбец «дата продажи»

Видно, что наш столбец sales_date преобразован в дату и время и отформатирован в формате %y%m%d.

Пример 4: преобразование нескольких столбцов в дату и время

Вы можете использовать методы Pandas apply() и to_datetime() для преобразования нескольких столбцов в pandas в datetime. Функция apply() будет применена к списку с метками столбцов, а функция to_datetime() будет передана в качестве входных данных внутри функции apply(). Во-первых, нам нужен фрейм данных с несколькими столбцами, содержащими данные даты.

Вы можете использовать методы Pandas apply()

Мы создали необходимый фреймворк данных со столбцами «задача», «assign_date» и «due_date». В столбце «задача» у нас есть значения данных (2, 4, 5, 2, 4, 3), в столбце «assign_date» мы сохранили строковые значения («13/02/2022», «3/03 /2019», «04.05.2019», «05.07.2021», «06.10.2021», «07.12.2021»), а в столбце «due_date» значения данных (» 18.02.2022«, «03.10.2022», «04.08.2022», «05.12.2022», «06.15.2022», «21.07.2022). Теперь давайте преобразуем столбцы даты в дату и время.

Мы создали необходимый фреймворк данных со столбцами «задача»

Мы выбрали столбцы «assign_date» и «due_date», а затем применили функцию apply(), чтобы применить функцию to_datetime() к обоим столбцам. Давайте проверим dytes столбцов, чтобы убедиться, что столбцы преобразованы в дату и время.

Мы выбрали столбцы «assign

Оба столбца успешно преобразованы в дату и время, как видно выше в столбце Dtype.

Пример 5: преобразование целочисленных дней Unix в дату и время

Преобразование целочисленных данных в дни unix — еще одно мощное преобразование, предлагаемое Pandas. Целочисленный столбец можно ввести в функцию to_datetime(). Для этого мы должны указать «D» в качестве значения параметра unix, в результате чего целочисленное значение представляет день из заданного источника. Давайте создадим фрейм данных с целочисленным столбцом, представляющим данные даты.

Преобразование целочисленных данных в дни unix

Мы создали фрейм данных, содержащий только один столбец «дата», хранящий значения данных в виде целых чисел (12642, 23345, 25322, 14536, 13455). Давайте теперь преобразуем наш столбец в дату и время.

Мы создали фрейм данных, содержащий только

Указав unix=»D» внутри функции to_datetime(), мы преобразовали дни unix (целое число) в дату и время. Мы не указывали параметр origin, потому что по умолчанию он установлен на «unix».

Другие методы, такие как astypes(), также могут использоваться для преобразования столбца фрейма данных в дату и время. Но использование метода to_datetime() — лучший и более достоверный способ выполнить это преобразование.

Заключение

В этом руководстве мы обсудили, как столбец или ряд pandas можно преобразовать в объект datatime. В этом руководстве мы использовали функцию to_datetime для преобразования панд в дату и время. Мы видели синтаксис функции вместе с ее параметрами, чтобы понять ее работу и функциональность. В примерах этого поста мы пытались научить вас, как преобразовать строковый столбец, числовой столбец и несколько столбцов в дату и время. Мы также обсудили методы и параметры изменения формата даты.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector