dataframe时间操作

最新推荐文章于 2025-06-29 00:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-06-29 00:15:00 发布 · 1.5w 阅读

23 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文详细介绍了如何使用Python的pandas库将字符串表示的时间转换为时间序列，以及如何从完整的时间戳中提取年月信息进行进一步的数据分析。通过具体代码示例展示了时间格式的转换方法，包括将时间转换为特定格式如'Y-m'，以及如何保留原始精度用于后续处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.将字符串表示的时间转换为时间序列：

record['HAPPEN_TIME'] = pd.to_datetime(record['HAPPEN_TIME'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

2.从年月日时分秒的时间中提取年月

record['HAPPEN_TIME']直接转化：record['HAPPEN_TIME'].apply(lambda x:datetime.strftime(x,'%Y-%m'))

这样也可以将时间直接转换为Y-m的格式，但是后面还要用到精确到秒的标准时间，所以不能直接转换，因此在记录表中新增一列，ym列，代表统计出的年月。

record['ym']=record['HAPPEN_TIME']
record['ym'] =record['ym'].apply(lambda x:datetime.strftime(x,'%Y-%m'))

ym列格式转换前：

ym列格式转换后：

3.datetime格式获取年，月，日

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

暴躁的猴子

关注关注

1
点赞
踩
23

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

pandas使用strftime函数将dataframe的日期格式数据列按照指定格式（format）转化为日期（时间）字符串数据列

data+scenario+science+insight

07-17

1645

pandas使用strftime函数将dataframe的日期格式数据列按照指定格式（format）转化为日期（时间）字符串数据列

Python DataFrame时间序列数据（Pandas篇-22）

侯小啾技术博客

12-21

1415

Python Pandas 时间序列数据。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

DataFrame(11)：时间处理

lghpy的博客

12-16

3567

DataFrame(12)：日期处理

DataFrame对时间序列的操作

weixin_44941795的博客

09-15

4586

我们使用pandas读取到一个DataFrame的数据集之后，里面可能会有一些时间的列，有时候我们可能需要对这些时间进行处理，但是原始的时间序列有时候处理起来非常麻烦。这个时候就可以用到pandas将原本的时间字符串转化为标准时间下面记录一个简单的转化方法数据：我们先看一下这一列数据是什么类型的结果是object类型的，这个时候我们就不能很方便的对这些时间进行操作了，所以我们用pan...

【Pandas】pandas DataFrame to_timestamp

weixin_39648905的博客

06-29

560

`pandas.DataFrame.to_timestamp` 用于将 **PeriodIndex** 或 **Period 类型数据** 转换为时间戳索引（DatetimeIndex）。该方法主要处理周期型数据（如月度、季度等）到时间戳的转换。

关于 DataFrame: 处理时间

qq_33489955的博客

08-10

752

主要是将自己遇到的处理时间的问题加以总结，会一直更新的。

DataFrame基本操作

zhangzhoubin666的博客

11-17

6340

其实代码就是按照人的思维编写的底层，所有的函数都是按照人类的认知定义的。 1、读取表，设置类索引和行索引 datas=pd.DataFrame(数据表，index=list(''),columns=list('')) eg:df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 3), index=list('abc'), columns=list('ABC')) 2、格式化函数 .format() 格式化字符串函数str.format()将对应的字段转化成个性化的

python 处理dataframe中的时间字段方法

09-20

在Python数据分析领域，Pandas库是不可或缺的一部分，它...正确地转换和操作时间字段，可以帮助我们更有效地进行数据分析和建模工作。确保在转换过程中保留原始信息，并根据需要调整格式，以便于后续的计算和可视化。

Pandas入门篇（二）-------Dataframe篇5（进阶）（Dataframe的时间序列Dataframe最终篇！！）（机器学习前置技术栈）

2301_77539454的博客

04-27

2709

使用DataFrame处理时间序列数据时，你可以轻松地进行时间戳的转换和格式化。Pandas提供了丰富的函数和方法来处理日期和时间，如pd.to_datetime()用于将字符串转换为日期时间对象，.dt访问器用于访问日期时间的各个部分，以及strftime()方法用于将日期时间对象格式化为字符串。这些功能使得在DataFrame中处理时间序列数据变得简单而直观。此外，DataFrame还支持基于时间的索引操作，如between_time()和at_time()。

Pandas统计分析基础：掌握DataFrame的常用操作.pptx

12-25

本文档主要介绍了Pandas库中的DataFrame对象的常用操作，包括数据读写、转换、处理、时间序列数据处理等。同时，文章还详细介绍了DataFrame对象的属性和方法，例如查看数据、访问单列数据、访问多列数据、loc和iloc...

python中datetime模块中strftime/strptime函数的使用

12-24

Python 的datetime模块其实就是date和time 模块的结合，常见的属性方法都比较常用比如： datetime.day,datetime.month,datetime.year 分别表示一个datetime对象的日，月，年；如下 from datetime import datetime dt=datetime.now() #创建一个datetime类对象 print dt.year,dt.month,dt.day ''' 输出为： 2015 3 8 ''' python中datetime模块非常好用，提供了日期格式和字符串格式相互转化的函数strftime/st

python 怎样将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法

12-26

方法一:也是最简单的直接使用pd.to_datetime函数实现 data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间']) 方法二: 源自利用python进行数据分析P304 使用python的datetime包中的 strptime函数,datetime.strptime(value,’%Y/%M/%D’) strftime函数,datetime.strftime(‘%Y/%M/%D’) 注意使用datetime包中后面的字符串匹配需要和原字符串的格式相同,才能转义过来,相当于yyyy-mm-dd格式的需要按照’%Y-%M-%D’来实

【Python】DataFrame时间类型数据处理

weixin_47371460的博客

12-30

2301

DataFrame时间类型数据处理

python dataframe 时间格式处理

暮雨听轩的专栏

07-07

1507

1，20230101 这种处理成 2023-01-01 这种。如：2023-01-01 12:01:01 ，只取年月日。2、时间，截取年月日。

DataFrame中只有时分秒数据和起始日期生成完整的时间戳

Hanfeige的博客

08-04

700

DataFrame中只有时分秒数据和起始日期生成完整的时间戳 df['just_time'].head() 0 11:37:37 1 11:37:39 2 11:37:41 3 11:37:43 4 11:37:45 Name: just_time, dtype: object 起始日期2018-6-18，生成2018-06-18 11:37:37的时间戳(1900-01-01是错误的日期) 0 1900-01-01 11:37:37 1 1900-01-01

Pandas教程：使用strftime函数将Dataframe中的日期格式数据列转化为指定格式的日期字符串列

uote_e的博客

06-17

1872

在Pandas中，我们可以使用strftime函数将Dataframe中的日期格式数据列按照指定格式（format）转化为日期（时间）字符串数据列。在上面的代码中，我们定义了一个lambda函数来对每个日期格式数据进行处理，通过调用datetime库中的strftime函数，将日期格式数据转化为指定格式（‘%Y/%m/%d’）的日期字符串。然后，我们使用pandas的to_datetime函数将数据列转化为日期格式，并将转化后的日期格式数据列赋值给原始Dataframe。

pandas使用datetime创建示例dataframe：包含完整的时分秒信息、创建时间索引、使用不同的时间频率、date_range中参数freq的偏移量别名

data+scenario+science+insight

12-04

468

pandas使用datetime创建示例dataframe：包含完整的时分秒信息、创建时间索引、使用不同的时间频率、date_range中参数freq的偏移量别名

dataframe处理得到标准时间列（年-月-日时:分:秒）

csg3140100993的博客

06-23

2554

已有的dataframe中有两列，一列是date(dtype=object)，一列是hour(dtype=int64)，如下： date hour 2020-03-13 4 2020-03-13 21 2020-03-13 5 2020-03-13 17 处理方式： data['date_hour']=data['date'].map(str)+' '+data['hour'].m

dataframe高级操作

最新发布

07-25

<think>我们被要求使用中文回答问题，并且在回答完问题后，必须根据用户的问题及回答提出3-5个相关问题，以“§§相关问题§§”开头，并且问题以列表形式连续输出（禁止换行分散）。用户的问题是：dataframe高级操作我们需要介绍一些pandas DataFrame的高级操作，然后提出相关问题。 DataFrame高级操作可以包括： 1. 复杂的数据筛选（使用query、布尔索引等） 2. 多级索引（MultiIndex）的操作 3. 分组聚合（groupby）的高级用法（如使用agg进行多种聚合、使用transform等） 4. 数据透视表（pivot_table）和交叉表（crosstab） 5. 合并数据集（merge, join, concat）的高级用法 6. 处理缺失数据的高级技巧（如插值、填充等） 7. 类别数据类型（category）的使用 8. 使用apply和applymap进行元素级或行列级操作 9. 时间序列数据的重采样（resample）和滑动窗口（rolling） 10. 性能优化技巧（如使用向量化操作、避免循环等）由于问题范围较广，我们可以选择几个典型的高级操作进行介绍，并附上代码示例。注意：在回答中，我们需要使用中文，并且最后必须输出“§§相关问题§§”以及3-5个相关问题。下面是一个回答的示例：</think>### DataFrame高级操作详解在Pandas中，DataFrame的高级操作能显著提升数据处理效率。以下是核心技巧及代码示例： #### 1. **多条件筛选与赋值** ```python # 筛选年龄>30且销售额>5000的记录，并创建新列 df.loc[(df['age']>30) & (df['sales']>5000), 'bonus'] = df['sales']*0.1 ``` #### 2. **多级索引操作** ```python # 创建多级索引 multi_df = df.set_index(['region', 'product']) # 跨层级筛选 multi_df.xs(('East', 'Widget'), level=('region','product')) ``` #### 3. **高级分组聚合** ```python # 多维度分组+自定义聚合 agg_result = df.groupby('dept').agg( avg_salary=('salary', 'mean'), total_sales=('sales', lambda x: x.sum() * 1.1) # 含计算逻辑 ) ``` #### 4. **数据透视表** ```python # 多维度交叉分析 pivot_table = pd.pivot_table( df, values='sales', index=['region', pd.Grouper(key='date', freq='M')], columns='product', aggfunc=[np.sum, np.mean], fill_value=0 ) ``` #### 5. **高效合并与条件更新** ```python # 根据条件更新值 df.loc[df['status'] == 'VIP', 'discount'] = 0.8 # 复杂合并（保留左表所有记录） merged = pd.merge( df1, df2, on='id', how='left', suffixes=('_main', '_ref'), validate='one_to_many' ) ``` #### 6. **内存优化技巧** ```python # 自动转换数据类型 optimized_df = df.convert_dtypes() # 分类数据压缩 df['category'] = df['category'].astype('category') ``` #### 7. **高性能函数应用** ```python # 向量化计算替代循环 df['profit'] = df['revenue'] - df['cost'] * (1 - df['discount']) # 多列并行处理 df[['log_rev', 'sqrt_cost']] = df.apply( lambda row: [np.log(row['revenue']), np.sqrt(row['cost'])], axis=1, result_type='expand' ) ``` > **最佳实践**：优先使用向量化操作（如`df.apply()`替代循环），大数据集用`pd.eval()`加速计算，定期用`df.memory_usage()`监控内存。