Hướng dẫn convert float to year python - chuyển đổi float sang year python

Question

3

Nội dung chính Show

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một chiếc phao thành một khung dữ liệu trong Python?
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một chiếc phao thành một số trong Python?
Làm thế nào để tôi thay đổi thời gian của một chiếc phao trong Python?
Làm thế nào để bạn thay đổi ngày sang năm trong gấu trúc?

Mới! Lưu câu hỏi hoặc câu trả lời và sắp xếp nội dung yêu thích của bạn. Tìm hiểu thêm.
Learn more.

Tôi có một cột ngày như thế này,

    DATE   CÓDIGO  ...          UNIDADE  VALOR
0  2009.06  10000.0  ...              NaN    NaN
1  2009.06  10100.0  ...    NÃO SE APLICA      .
2  2009.06  10101.0  ...               M2   0.46
3  2009.06  10102.0  ...               UN  15.15

Tôi muốn chuyển đổi nó đến định dạng ngày %Y%m.

Áp dụng mã,

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

Tôi nhận được cái này,

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

Cảm ơn đã giúp đỡ!

hỏi ngày 19 tháng 3 năm 2019 lúc 14:22Mar 19, 2019 at 14:22

Chuyển đổi thành chuỗi đầu tiên:

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

Như vậy, pd.to_datetime xem xét giá trị phao là mili giây kể từ năm 1970.

Đã trả lời ngày 19 tháng 3 năm 2019 lúc 14:25Mar 19, 2019 at 14:25

0

Thêm astype(str)

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

Đã trả lời ngày 19 tháng 3 năm 2019 lúc 14:25Mar 19, 2019 at 14:25

Thêm astype(str)BENY

Benybeny19 gold badges153 silver badges214 bronze badges

1

Pandas DataFrame cung cấp sự tự do để thay đổi loại dữ liệu của các giá trị cột. Chúng ta có thể thay đổi chúng từ các số nguyên sang loại float, số nguyên thành datetime, chuỗi thành số nguyên, float sang datetime, v.v.pandas.to_datetime() function and following syntax is used :

Cú pháp: pandas.to_datetime (arg, error = 'rise', dayFirst = false, yearFirst = false, utc = none, box, true, format = none, chính xác = true ', bộ nhớ cache = false)(arg, errors=’raise’, dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin=’unix’, cache=False)

Ví dụ 1: Chuyển đổi một cột từ float sang định dạng yyyymmdd bằng cách sử dụng pandas.to_datetime ()Converting one column from float to ‘yyyymmdd’ format using pandas.to_datetime()

Python3

import pandas as pd

____10

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

1

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

3

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4%Y%m1%Y%m2

Các

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Sau khi thay đổi kiểu dữ liệu.

Python3

pd.to_datetime8%Y%m8astype(str)0

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1__77777778

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Trong ví dụ trên, chúng tôi thay đổi kiểu dữ liệu của cột ‘ngày‘ từ ‘float64‘ sang ‘datetime64 [ns]‘ loại.Dates‘ from ‘float64‘ to ‘datetime64[ns]‘ type.

Ví dụ 2: Nếu cột khung dữ liệu ở định dạng YyMMDD và chúng ta phải chuyển đổi nó thành định dạng YYYYMMDDIf the data frame column is in yymmdd format and we have to convert it to yyyymmdd format

Python3

import pandas as pd

____10

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8pandas as pd6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

1

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

02

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

7

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

08

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

3

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

14

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

9

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

20

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

5

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

26

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4%Y%m1%Y%m2

Các

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Sau khi thay đổi kiểu dữ liệu.

Python3

pd.to_datetime8%Y%m8astype(str)0

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1__77777778

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Trong ví dụ trên, chúng tôi thay đổi kiểu dữ liệu của cột ‘ngày‘ từ ‘float64‘ sang ‘datetime64 [ns]‘ loại.Dates‘ from ‘float64‘ to ‘datetime64[ns]‘ and format from ‘yymmdd‘ to ‘yyyymmdd‘.

Ví dụ 2: Nếu cột khung dữ liệu ở định dạng YyMMDD và chúng ta phải chuyển đổi nó thành định dạng YYYYMMDDWhen we have to convert the float column to Date and Time format

Python3

import pandas as pd

____10

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

6

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

73

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

1

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

79

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

7

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

Các

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

91

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

9

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

97

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

5

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

03

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4%Y%m1%Y%m2

Các

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Sau khi thay đổi kiểu dữ liệu.

Python3

pd.to_datetime8%Y%m8astype(str)0

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1__77777778

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Trong ví dụ trên, chúng tôi thay đổi kiểu dữ liệu của cột ‘ngày‘ từ ‘float64‘ sang ‘datetime64 [ns]‘ loại.Dates‘ from ‘float64‘ to ‘datetime64[ns]‘ and format to Date and Time

Ví dụ 2: Nếu cột khung dữ liệu ở định dạng YyMMDD và chúng ta phải chuyển đổi nó thành định dạng YYYYMMDDConverting multiple columns from float to ‘yyyymmdd‘ format using pandas.to_datetime()

Python3

import pandas as pd

____10

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

48

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

56

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

64

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

72

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

80

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

3

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

88

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

2

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

7

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

8

pd.to_datetime(df['DATE'].astype(str), format='%Y.%m')
Out[710]: 
0   2009-06-01
1   2009-06-01
2   2009-06-01
3   2009-06-01
Name: DATE, dtype: datetime64[ns]

9

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4%Y%m1

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

4

0   1970-01-01 00:00:00.000002009
1   1970-01-01 00:00:00.000002009
2   1970-01-01 00:00:00.000002009
3   1970-01-01 00:00:00.000002009
4   1970-01-01 00:00:00.000002009
Name: DATA, dtype: datetime64[ns]

96%Y%m2

Các

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Sau khi thay đổi kiểu dữ liệu.

Python3

Các

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

22astype(str)5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1astype(str)7astype(str)8

Các

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m')

34astype(str)5

df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m')

1astype(str)7astype(str)8

pd.to_datetime2pd.to_datetime3

pd.to_datetime2pd.to_datetime5

pd.to_datetime2pd.to_datetime7

Output:

Trong ví dụ trên, chúng tôi thay đổi kiểu dữ liệu của các cột ‘beTAON_DATE‘ và ‘ending_date‘ từ ‘float64‘ sang loại DateTime64 [ns].Starting_Date‘ and ‘Ending_Date‘ from ‘float64‘ to ‘datetime64[ns]‘ type.

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một chiếc phao thành một khung dữ liệu trong Python?

Sử dụng chức năng pandas dataFrame.Asype () để chuyển đổi cột từ chuỗi/int sang float, bạn có thể áp dụng điều này trên một cột cụ thể hoặc trên toàn bộ DataFrame. Để chuyển kiểu dữ liệu lên float có chữ ký 54 bit, bạn có thể sử dụng Numpy. float64, numpy. astype() function to convert column from string/int to float, you can apply this on a specific column or on an entire DataFrame. To cast the data type to 54-bit signed float, you can use numpy. float64 , numpy.

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một chiếc phao thành một số trong Python?

Giá trị phao có thể được chuyển đổi thành giá trị INT không lớn hơn đầu vào bằng cách sử dụng hàm math.floor (), trong khi nó cũng có thể được chuyển đổi thành giá trị INT có số nguyên nhỏ nhất lớn hơn đầu vào sử dụng toán học. Hàm trần (). Mô -đun toán học sẽ được nhập để sử dụng các phương pháp này.by using the math. floor() function, whereas it can also be converted to an int value which is the smallest integer greater than the input using math. ceil() function. The math module is to be imported in order to use these methods.

Làm thế nào để tôi thay đổi thời gian của một chiếc phao trong Python?

Làm cách nào để chuyển đổi một ngày thành một chiếc phao trong Python ?..

Từ DateTime Nhập DateTime ..

Thời gian nhập khẩu ..

DT = DateTime.bây giờ().

Dấu thời gian = Thời gian.Mktime (dt. Thời gian biểu ()) + dt.microsecond/1e6 ..

Làm thế nào để bạn thay đổi ngày sang năm trong gấu trúc?

Phương pháp 2: Sử dụng DateTime.Thuộc tính tháng để tìm tháng và sử dụng thuộc tính DateTime.Year để tìm năm có mặt trong ngày.Ở đây 'DF' là đối tượng của dataFrame của gấu trúc, gấu trúc được gọi là 'pd' (như nhập), DateTime có thể gọi là 'dt' (như được nhập).use datetime. year attribute to find the year present in the Date . Here 'df' is the object of the dataframe of pandas, pandas is callable as 'pd' (as imported), datetime is callable as 'dt' (as imported).

programming python Datetime64 to float Date year Python