pandas.to_datetime

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#函数 #csv #python

本文介绍如何使用Python的pandas库将字符串格式的日期转换为日期格式，并提供了代码示例进行说明。此外，还展示了如何利用转换后的日期进行进一步的数据分析，如计算一年中的第几天、一周中的第几天等。

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函数功能

  • 将字符串形式的日期转化为日期格式

    • eg：20160102 -> 2016-01-02
函数介绍

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代码示例
#label_data是用pandas读取csv文件#
label_data['date_received']=pd.to_datetime(train_data['date_received'])
#weekday表示本周的第几天0-6#
label_data['week'] = [index.weekday()+1 for index in label_data['date_received']]

#weekday表示本月的第几天啊#
label_data['week'] = [index.day for index in label_data['date_received']]

"""Input"""
import pandas as pd
time = pd.to_datetime('20181229', format='%Y%m%d', infer_datetime_format=True)
print('dayofyear:', time.dayofyear)
print('weekofyear:', time.weekofyear)
print('dayofweek:', time.dayofweek)
print('days_in_month:', time.days_in_month)
print('quarter:', time.quarter)
print('is_month_start:', time.is_month_start)
print('is_month_end:', time.is_month_end)
print('is_quarter_start:', time.is_quarter_start)
print('is_quarter_end:', time.is_quarter_end)
print('is_year_start:', time.is_year_start)
print('is_year_end:', time.is_year_end)

"""Output"""
dayofyear: 363
weekofyear: 52
dayofweek: 5
days_in_month: 31
quarter: 4
is_month_start: False
is_month_end: False
is_quarter_start: False
is_quarter_end: False
is_year_start: False
is_year_end: False
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Python内置了datetime对象，可以在datetime库中找到还可以手动创建datetime。
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1.原始时间格式： users['timestamp_first_active'].head() 原始结果： 0 20090319043255 1 20090523174809 2 20090609231247 3 20091031060129 4 20091208061105 Name: timestamp_first_active, dtype: object 错误的转换： pd.to_datetime(sers['timestamp_first_active']) 错
Python数据处理掌握Pandas.to_datetime函数时间序列（参数解析与实战）
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在实际情况中，数据集中的日期时间格式可能会因为多样性而变得复杂。函数提供了format参数，允许我们指定自定义的日期时间格式。# 高级应用：自定义日期格式# 输出使用自定义日期格式后的DataFrameprint("\n使用自定义日期格式后的DataFrame：\n", df)在上述代码中，我们创建了一个包含自定义日期格式的列，并使用函数将其转换为datetime类型。通过设置参数，我们告诉Pandas数据集中的日期时间遵循年月日的格式。通过本篇技术博客，我们深入探讨了Pandas库中的强大工具——
100天精通Python（数据分析篇）——第61天：Pandas.to_datetime函数基础+代码实战（处理时间）
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100天精通Python（数据分析篇）——第61天：Pandas.to_datetime函数（处理时间） 一、to_datetime参数说明（代码实战） 1. arg 2. errors 3. dayfirst 4. yearfirst 5. utc 6. format 7. exact 8. unit 9. infer_datetime_format 10. origin 11. cache 二、返回值
python中时间转换datetime和pd.to_datetime详析
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`datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)` 这个构造函数接受年、月、日作为必填参数，小时、分钟、秒和微秒可选。如果不提供，它们默认为0。例如： ```python from ...
【Pandas】pandas to_datetime
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`pandas.to_datetime()` 是 Pandas 库中用于将日期和时间字符串转换为日期时间对象的函数。该函数提供了丰富的参数选项，以适应不同格式的日期时间数据。以下是对 `pandas.to_datetime()` 各个参数的详细介绍，以及示例和结果。
pandas的to_datetime时间转换使用及学习心得
09-18
主要给大家介绍了关于pandas的to_datetime时间转换使用及学习心得的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用pandas具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
Pandas日期时间类型
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Pandas关于日期时间的数据 有如下几种数据类型TimeDelta64 两列时间的差值 → TimeDeltaIndexDatetime64 一列时间数据 →DatetimeIndexTimeStamp 时间戳 就是一个时间点如果数据中包含了日期时间的数据, 并且后续计算/数据的处理需要用到日期时间类型数据的特性需要把他转换成日期时间类型pd.to_datetime(一列数据)pd.read_csv(parse_dates= [列名/序号]) 加载的时候直接进行转换。
掌握Pandas.to_datetime函数：时间序列数据处理的利器
一键难忘的博客
02-14 7963
在数据处理和分析中，时间序列数据的处理是一个重要的环节。Pandas库中的`to_datetime`函数为我们提供了一个方便而强大的工具，用于将字符串或数字等格式的日期转换为Pandas中的`datetime`对象。本文将介绍`Pandas.to_datetime`函数的基础知识，并通过实际代码示例演示如何在数据分析中运用这一函数。
【Pandas】pandas.to_datetime详解与实战应用：日期时间转换神器，用于将对象数据（如字符串）转换为日期时间类型
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08-06 2052
在数据分析和处理过程中，日期时间类型的数据转换和处理是一个常见且重要的任务。pandas.to_datetime 是 Pandas 提供的一个函数，用于将对象数据（如字符串）转换为日期时间类型。本文将详细介绍 pandas.to_datetime 的用途和用法，包括其参数详解、示例代码以及进阶使用技巧。
Pandas中将列类型从字符串转换为日期时间格式
python收藏家的博客
06-24 1951
在上面的例子中，我们将列“Treatment_start”和“Treatment_end”的数据类型从“object”更改为“datetime64[ns]”类型。在上面的示例中，我们将列“Dates”的数据类型从“object”更改为“datetime64[ns]”，格式从“yymmdd”更改为“yyyymmdd”。正如我们在输出中所看到的，“Date”列的格式已更改为datetime格式。正如我们在输出中所看到的，“Date”列的格式已更改为datetime格式。
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08-31 2903
Python pandas 读Excel数据，识别形如20200831这种日期格式的数据，为当年的第几周 ''' 识别出日期的所属年—周，保存为data02_识别出_年_周_20200827.xlsx ''' import pandas as pd import datetime as dt ''' 读文件 ''' # da01 = pd.read_csv('./Data/rawData/data02_day_20200820.csv') data1 = pd.read_excel('./Data/raw
python中使用pandas提取日期信息
Reborn_inuyasha的博客
04-19 3521
提取日期操作参照→链接：https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/82558000 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime import datetime data = {'stamp': ['201...
【Pandas】深入解析Pandas中的统计汇总函数`dt.week()`
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dt.week()是Pandas中Series对象（当该Series包含datetime类型的数据时）的一个属性访问器，用于获取每个日期所在年份的周数。这个周数通常基于ISO 8601标准，即周一为每周的第一天，并且每年的第一周是包含该年第一个周四的那个周。虽然dt.week()默认使用ISO 8601标准（即周一为每周的第一天），但在某些情况下，你可能需要按照其他标准（如周日为每周第一天）来计算周数。Pandas没有直接提供改变周起始日的参数，但你可以通过一些间接的方法来实现这一需求。解决办法。
pandas 中DataFrame使用:数据标准化、数据分组、日期转换、日期格式化、日期抽取
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pandas——常见的几种对日期处理的方式（日期转换，时间差，转化为周）
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1.将日期列转换为日期时间类型 2. 将日期设置为索引 3. 判断是否有重复的日期，有为True否则False 4. 求时间差 解释：先对日期格式进行转换在利用max,min分别求出最大日期与最小日期，进行相减求出差，加一为上映了几天 。 5.更改时间格式 6.将日期转化为周次 days=pd.to_datetime(pd.Series(df.index),format=”%Y%m%d”...
pandas.to_datetime 是什么作用
最新发布
07-02
<think>我们正在讨论的是pandas库中的to_datetime函数。根据引用内容，这个函数的主要作用是将各种格式的日期时间数据转换为Pandas的日期时间对象（Timestamp对象或DatetimeIndex），以便进行时间序列相关的操作和分析。 下面我将详细介绍to_datetime函数的用途及使用方法。###1.to_datetime函数的主要用途-**转换字符串为日期时间对象**：将字符串、列表、Series等包含日期时间信息的对象转换为Pandas的日期时间对象。 -**处理多种日期格式**：能够自动解析多种常见的日期字符串格式（如"YYYY-MM-DD", "MM/DD/YYYY"等）。- **转换时间戳**：将整数或浮点数（通常表示自某个纪元时间以来的秒数或毫秒数）转换为日期时间对象。 -**生成日期时间索引**：将一列数据转换为DatetimeIndex，从而作为时间序列数据的索引。###2.基本使用方法####示例1：将单个字符串转换为Timestamp对象```pythonimportpandas aspd#将单个字符串转换为Timestampdate =pd.to_datetime('2023-10-05') print(date)#输出：2023-10-0500:00:00```####示例2：将字符串列表转换为DatetimeIndex```python#将字符串列表转换为DatetimeIndexdates =pd.to_datetime(['2023-01-01','2023-02-01','2023-03-01'])print(dates)#输出：DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)``` ####示例3：将数据框的列转换为日期时间类型```python#创建一个数据框df =pd.DataFrame({'date':['2023-01-01','2023-01-02','2023-01-03'],'value':[10,20,30] })#将'date'列转换为日期时间类型df['date']= pd.to_datetime(df['date']) print(df['date'].dtype)#输出：datetime64[ns] ```####示例4：处理多种日期格式（使用`format`参数）```python#处理非标准格式的日期字符串date_str= "05-10-2023"#格式为DD-MM-YYYY#指定格式字符串date =pd.to_datetime(date_str, format='%d-%m-%Y')print(date)#输出：2023-10-0500:00:00```###3.重要参数说明- `errors`：处理错误数据的策略-`'raise'`（默认）：遇到无法解析的数据时抛出错误。- `'coerce'`：将无法解析的数据转换为`NaT`（Not aTime）。-`'ignore'`：忽略错误，直接返回输入数据。- `dayfirst`：当日期格式模糊时（如"05/10/2023"），优先解析为日（即5日）还是月（即5月）。设置为`True`表示优先解析为日。 -`yearfirst`：类似`dayfirst`，但用于年份。设置为`True`时，优先解析为年-月-日。- `format`：指定日期字符串的格式，使用类似于`strftime`的格式化代码（如`%Y`表示四位年份，`%m`表示两位月份等）。- `unit`：当输入是整数或浮点数时，指定时间单位（如`s`表示秒，`ms`表示毫秒，`ns`表示纳秒）。默认是`ns`。###4.实际应用场景-**数据清洗**：将数据中的字符串列转换为日期时间类型，以便进行时间序列分析。- **时间序列索引**：将一列日期时间数据设置为索引，便于时间相关的切片、重采样等操作。 -**时间差计算**：结合`timedelta`进行时间偏移计算（如计算未来日期）。 ###示例5：将普通索引转换为日期时间索引（参考引用[3]） ```pythonimport pandasas pd#创建一个包含普通索引（字符串格式日期）的数据框data= {'A':[1,2,3,4],'B': [5,6,7,8]} df= pd.DataFrame(data, index=['2022-01-01','2022-01-02','2022-01-03','2022-01-04']) #将索引转换为日期时间索引df.index= pd.to_datetime(df.index)print(df.index)#输出：DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)``` ###5.注意事项- **性能问题**：当处理大量数据时，使用`format`参数指定格式可以显著提高解析速度。 -**时区处理**：默认情况下，生成的日期时间对象是时区无关的。如果需要时区信息，可以使用`tz_localize`或`tz_convert`方法。--- §§相关问题§§1.如何用`to_datetime`处理包含多种日期格式的数据？ 2. `pd.to_datetime`与`pd.Timestamp`有什么区别？3.如何将时间戳（整数）转换为日期时间对象？4.如何用`to_datetime`处理缺失的日期时间数据？</think>### `pandas.to_datetime()` 函数详解 `pandas.to_datetime()` 是 Pandas 库中处理时间序列数据的核心函数，用于将**多种格式的日期时间数据转换为标准化的 Pandas 时间戳对象**（`Timestamp` 或 `DatetimeIndex`）。这是时间序列分析的基础操作，其核心价值在于统一不同格式的时间数据。 #### 核心功能与用途 1. **格式转换** 将以下类型转换为标准时间格式： - 字符串（如 `"2023-10-05"`） - 整数/浮点数（Unix 时间戳） - 其他 Python 日期对象（`datetime.datetime`） ```python import pandas as pd # 字符串转时间戳 print(pd.to_datetime("2023-10-05")) # 输出: 2023-10-05 00:00:00 # Unix 时间戳转时间（单位：秒） print(pd.to_datetime(1696521600, unit='s')) # 输出: 2023-10-05 00:00:00 ``` 2. **创建时间序列索引** 将普通索引转换为时间序列索引（`DatetimeIndex`），支持时间序列分析： ```python data = {'value': [10, 20, 15, 30]} df = pd.DataFrame(data, index=['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03', '2023-01-04']) # 转换索引为时间序列 df.index = pd.to_datetime(df.index) print(df.index) # 输出: DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', ...], dtype='datetime64[ns]') ``` 3. **处理混合格式数据** 自动解析多种日期格式： ```python dates = ["October 5, 2023", "05/10/2023", "2023-10-05"] print(pd.to_datetime(dates)) # 输出: DatetimeIndex(['2023-10-05', '2023-10-05', '2023-10-05'], dtype='datetime64[ns]') ``` #### 关键参数解析 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `errors` | 错误处理策略<br>`'raise'`（默认）：报错<br>`'coerce'`：无效值转`NaT`<br>`'ignore'`：保留原值 | `pd.to_datetime(['2023-10-05', 'invalid'], errors='coerce')` | | `format` | 指定输入格式 | `pd.to_datetime("05-10-2023", format='%d-%m-%Y')` | | `dayfirst` | 优先解析为日（DD/MM 格式） | `pd.to_datetime("05/10/2023", dayfirst=True)` | | `unit` | 时间戳单位（`'s'`, `'ms'`, `'ns'`） | `pd.to_datetime(1696521600000, unit='ms')` | | `infer_datetime_format` | 自动推断格式（加速处理） | `pd.to_datetime(dates, infer_datetime_format=True)` | #### 实际应用场景 1. **时间序列分析** 为金融数据、传感器数据等创建时间索引： ```python stock_data = pd.read_csv('prices.csv') stock_data['Date'] = pd.to_datetime(stock_data['Date']) stock_data.set_index('Date', inplace=True) ``` 2. **数据清洗** 统一混乱的日期格式： ```python df['event_date'] = pd.to_datetime( df['raw_date'], errors='coerce', # 无效日期转NaN format='%Y/%m/%d %H:%M' ) ``` 3. **时间计算基础** 支持时间偏移和窗口计算： ```python df['next_day'] = df['event_date'] + pd.Timedelta(days=1) monthly_avg = df.resample('M', on='event_date').mean() # 按月重采样 ``` #### 注意事项 1. **性能优化**：处理大数据时使用 `infer_datetime_format=True` 可提速 5-10 倍 2. **时区处理**：默认无时区，需用 `tz_localize`/`tz_convert` 转换 3. **格式冲突**：当日期格式模糊时（如 `"01/02/2023"`），优先使用 `dayfirst` 或 `yearfirst` 参数明确顺序 > 引用说明：`to_datetime` 是 Pandas 时间序列处理的核心工具，能灵活转换多种格式的时间数据为标准化对象[^1]，支持时间索引创建[^3]，并提供丰富的参数控制转换过程[^4]。 ---
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