pandas处理时间汇总

这篇博客介绍了如何在pandas中处理时间数据。当数据帧中时间列存储为字符串时,需转换为datetime类型以便进行时间相关操作。可以使用pd.to_datetime()函数将字符串转换为datetime,然后方便地提取年份、月份等信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1. dateframe中读取的时候直接读取为时间序列格式,

ps:有时候直接利用pandas读取数据的时候,时间列直接存储为了string类型,这个时候就不能够直接支持时间相关的操作了。

train=pd.read_csv("../input/train.csv",parse_dates=['first_active_month'])
#读取文件的时候用parse_dates参数来指定列,按照时间格式读取.

2.DataFrame中的某一列,Series提取对应的年份,月份等,必须是datetime格式,可以使用pd.to_datetime()进行转换。

Series.dt.dayofweek   获取当天是星期几,星期一为0,星期天为6

Series.dt.weekofyear  获取当前时间是一年中的第几周

Series.dt.minute    获取当前时间的分钟数

Series.dt.hour     获取当前时间的小时数

Series.dt.day      获取当前时间的天数

Series.dt.month    获取当前时间的月份数

Series.dt.year    获取当前时间的年份数  

3. 直接将string类型的时间列转化为datetime类型

data['purchase_date']=pd.to_datetime(data['purchase_date'])

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值