22-Pandas日期时间格式化

Pandas日期时间格式化

当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以写成“6/6/20”，或者写成“06-06-2020。

日期格式化符号

在对时间进行格式化处理时，它们都有固定的表示格式，比如小时的格式化符号为%H ,分钟简写为%M ，秒简写为%S。下表对常用的日期格式化符号做了总结：

符号	说明
%y	两位数的年份表示（00-99）
%Y	四位数的年份表示（000-9999）
%m	月份（01-12）
%d	月内中的一天（0-31）
%H	24小时制小时数（0-23）
%I	12小时制小时数（01-12）
%M	分钟数（00=59）
%S	秒（00-59）
%a	本地英文缩写星期名称
%A	本地英文完整星期名称
%b	本地缩写英文的月份名称
%B	本地完整英文的月份名称
%w	星期（0-6），星期天为星期的开始
%W	一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始
%x	本地相应的日期表示
%X	本地相应的时间表示
%Z	当前时区的名称
%U	一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始
%j	年内的一天（001-366）
%c	本地相应的日期表示和时间表示

Python处理

Python 内置的 strptime() 方法能够将字符串日期转换为 datetime 类型，下面看一组示例：

import pandas as pd
from  datetime import datetime
empdata = pd.read_csv("C:\\Users\\qwy\\Desktop\\data\\empdata.csv")

date_str =empdata.loc[:,'HIREDATE']
for d in date_str:
    print(f"转换前数据：