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Python-Tutorial
Wie kann ich eine Pandas-Spalte mit Datumsangaben im String-Format in DateTime-Objekte konvertieren, um die datumsbasierte Filterung zu vereinfachen?
Wie kann ich eine Pandas-Spalte mit Datumsangaben im String-Format in DateTime-Objekte konvertieren, um die datumsbasierte Filterung zu vereinfachen?
Pandas-Spalte in DateTime für datumsbasierte Filterung umwandeln
Es tritt eine Situation auf, in der eine Pandas-DataFrame-Spalte, die stringformatierte Datums-/Uhrzeitwerte enthält, dies tun muss beim Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen auftreten. Um diese Daten effektiv nutzen zu können, ist die Konvertierung in eine Datum-Uhrzeit-Darstellung von entscheidender Bedeutung.
Die to_datetime-Funktion in Pandas bietet eine praktische Lösung für diese Konvertierung. Durch Angabe des Formatarguments mit der entsprechenden Formatzeichenfolge kann die Funktion die vorhandenen Zeichenfolgenwerte interpretieren und sie in Python-Datums-/Uhrzeitobjekte umwandeln.
Wenn Sie beispielsweise einen DataFrame namens raw_data mit einer Spalte namens „Mycol“ haben Wenn Sie Werte im Format
05SEP2014:00:00:00.000enthalten, konvertieren Sie sie in eine Datums-/Uhrzeitspalte als folgt:
df['Mycol'] = pd.to_datetime(df['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
Diese Konvertierung ermöglicht es Ihnen, effektiv mit Ihren Datetime-Daten zu arbeiten. Sie können Vorgänge wie datumsbasierte Filterung, Berechnungen und Aggregationen präziser und einfacher durchführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Pandas-Spalte mit Datumsangaben im String-Format in DateTime-Objekte konvertieren, um die datumsbasierte Filterung zu vereinfachen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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