3
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 15.15Tôi 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
____10df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 2df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 9df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 10 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 80 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] 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 1df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 30 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 9df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8pd.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] 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4pd.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] 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8pd.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] 9df['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)0df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5df['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
____10df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 2df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8pandas as pd6df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 10 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 02df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 70 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 08df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 30 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 14df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 90 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 20df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4pd.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] 50 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 26df['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)0df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5df['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
____10df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 2df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 6
df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 73df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 10 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 79df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 70 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 91df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 90 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 97df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4pd.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] 50 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 80 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] 03df['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)0df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 astype(str)2%Y%m8astype(str)4astype(str)5df['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
____10df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 1 df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 2df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 480 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 9df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 1df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 560 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 80 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] 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 640 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 1df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 720 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'].map('{:.2f}'.format), format='%Y.%m') 9df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 800 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8pd.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] 3df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4pd.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] 5df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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] 880 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') 7df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 8pd.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] 9df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 4%Y%m1df['DATA'] = pd.to_datetime(df['DATA'], format='%Y.%m') 40 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)5df['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)5df['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.