Trụ sở chính: Show Văn phòng: Số 27-3RD, Sunrise D, The Manor Central Park, đường Nguyễn Xiển, phường Đại Kim, quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội. Liên hệ truyền thông: 0929.536.185 Email: [email protected] Chịu trách nhiệm nội dung: Ông Trần Anh Tú TEK4.VN giữ bản quyền nội dung trên website này. Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Pandas to_datetime () phương thức giúp chúng ta chuyển đổi chuỗi Ngày giờ thành đối tượng Ngày giờ trong Python để các hoạt động có thể được thực hiện mà không gặp bất kỳ sự cố nào. Pandas to_datetime () rất hữu ích nếu chúng ta đang làm việc trên các tập dữ liệu có liên quan đến yếu tố thời gian. Nội dung chính
Khi chúng tôi làm việc trên các tập dữ liệu như vậy, thời gian thường được đề cập đến dưới dạng một Chuỗi. Vì vậy, để thực hiện các hoạt động thời gian như tính toán chênh lệch thời gian là không thể trên chuỗi. Vì vậy, nó trở nên cần thiết để chuyển đổi kiểu chuỗi thành định dạng ngày và kiểu.
Cú pháppandas.to_datetime(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) Thông sốHàm to_datetime () có các tham số sau.
Giá trị trả lạiNếu quá trình phân tích cú pháp thành công. Loại trả lại phụ thuộc vào đầu vào:
Về cơ bản, nó trả về ngày giờ loạt đối tượng. Chương trình ví dụ trên Pandas to_datetime ()Viết chương trình để hiển thị hoạt động của to_datetime (). import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020],
'month': [2, 3, 4, 5, 6, 7],
'day': [4, 5, 6, 7, 8, 9]})
print(data)
print("nn")
x = pd.to_datetime(data)
print(x)
Đầu rayear month day 0 2015 2 4 1 2016 3 5 2 2017 4 6 3 2018 5 7 4 2019 6 8 5 2020 7 9 0 2015-02-04 1 2016-03-05 2 2017-04-06 3 2018-05-07 4 2019-06-08 5 2020-07-09 dtype: datetime64[ns] Ở đây trong ví dụ trên, chúng ta có thể thấy rằng chúng ta đã tạo một DataFrame bằng cách sử dụng gấu trúc, có các giá trị là năm, tháng và ngày. Sau đó, chúng tôi đã sử dụng hàm to_datetime () để chuyển đổi nó ở định dạng ngày tháng, sau đó chúng tôi lưu trữ nó trong một DataFrame khác và cuối cùng in DataFrame mong muốn. Nếu ngày không đáp ứng giới hạn dấu thời gianđi qua lỗi = ‘bỏ qua’ sẽ trả về một đầu vào ban đầu thay vì đưa ra một ngoại lệ. Vượt qua lỗi = ‘coerce’ sẽ buộc ngày vượt quá giới hạn NaTngoài việc buộc những ngày không phải ngày tháng (hoặc những ngày không thể phân tích cú pháp) phải NaT. Chuỗi gấu trúc to_dataframe ()Pandas DataFrame head ()Gấu trúc độc nhất vô nhị ()Pandas DataFrame description ()Pandas ExcelWriter () |
