Hướng dẫn how do i convert a number to a date in a dataframe in python? - làm cách nào để chuyển đổi một số thành một ngày trong khung dữ liệu trong python?

Question

Dưới đây là cú pháp mà bạn có thể sử dụng để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame:

Nội dung chính Show

Bước 1: Thu thập dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành DateTime
Bước 2: Tạo DataFrame
Bước 3: Chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame
Chuyển đổi các định dạng bổ sung
Bàn luận
Hãy để thảo luận về cách chuyển đổi một số nguyên thành DateTime trong đó. Bây giờ để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame.
Tạo DataFrame để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong gấu trúc
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một số thành một ngày trong Python?
Nhấp vào cột và chọn chỉnh sửa> Cột định dạng. Từ loại chọn, chọn ngày. Trong định dạng ngày tùy chỉnh, gõ yyyyMMDD.
Ví dụ 4: & nbsp;
Làm thế nào để bạn chuyển đổi một số thành một ngày trong Python?
Làm thế nào để bạn chuyển đổi số 5 chữ số thành một ngày trong Python?
Làm cách nào để thay đổi giá trị cột thành một ngày?
Làm cách nào để định dạng một ngày trong một khung dữ liệu trong Python?

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

Lưu ý rằng các số nguyên phải khớp với định dạng được chỉ định. Sau đó, bạn sẽ thấy một số kịch bản cho các định dạng khác nhau. that the integers must match the format specified. Later, you’ll see several scenarios for different formats.

Bước 1: Thu thập dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành DateTime

Để bắt đầu, hãy thu thập dữ liệu mà bạn muốn chuyển đổi sang DateTime.

Ví dụ: bộ dữ liệu sau đây chứa 3 ngày khác nhau (với định dạng YYYyMMDD), khi một cửa hàng có thể được mở hoặc đóng:yyyymmdd), when a store might be opened or closed:

ngày	Trạng thái
20210305	Mở
20210316	Mở
20210328	Đóng

Bước 2: Tạo DataFrame

Tiếp theo, hãy tạo DataFrame để ghi dữ liệu trên trong Python:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

Như bạn có thể thấy, loại dữ liệu là số nguyên cho các giá trị trong cột ‘ngày:

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

Bước 3: Chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame

Bây giờ bạn có thể sử dụng mẫu bên dưới để chuyển đổi các số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame:

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

Hãy nhớ lại rằng ví dụ của chúng tôi, định dạng ngày là yyyymmdd.yyyymmdd.

Trong trường hợp đó, định dạng ngày có thể được biểu diễn như sau:

format='%Y%m%d'

Như đã chỉ ra trước đây, dữ liệu số nguyên (yyyyMMDD) phải khớp với định dạng được chỉ định (%y%m%d). Bạn có thể tham khảo nguồn sau cho các định dạng khác nhau mà bạn có thể áp dụng.

Ví dụ của chúng tôi, mã hoàn chỉnh để chuyển đổi số nguyên thành DateTime sẽ là:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

Chạy mã trong Python và bạn sẽ thấy loại dữ liệu cho ‘ngày tháng hiện đang là DateTime:

       dates  status
0 2021-03-05  Opened
1 2021-03-16  Opened
2 2021-03-28  Closed
dates     datetime64[ns]
status            object
dtype: object

Chuyển đổi các định dạng bổ sung

Hãy giả sử rằng các ngày hiện đang được định dạng là yyMMDD:yymmdd:

ngày	Trạng thái
210305	Mở
210316	Mở
210328	Đóng

Bước 2: Tạo DataFramey‘ in lower case:

format='%y%m%d'

Tiếp theo, hãy tạo DataFrame để ghi dữ liệu trên trong Python:

import pandas as pd

values = {'dates':  [210305,210316,210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], format='%y%m%d')

print (df)
print (df.dtypes)

Như bạn có thể thấy, loại dữ liệu là số nguyên cho các giá trị trong cột ‘ngày:

       dates  status
0 2021-03-05  Opened
1 2021-03-16  Opened
2 2021-03-28  Closed
dates     datetime64[ns]
status            object
dtype: object

Bước 3: Chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame

ngày	Trạng thái
20210305093000	Mở
20210316093000	Mở
20210328200000	Đóng

Bước 2: Tạo DataFrame

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

0

Tiếp theo, hãy tạo DataFrame để ghi dữ liệu trên trong Python:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

1

Như bạn có thể thấy, loại dữ liệu là số nguyên cho các giá trị trong cột ‘ngày:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

2

Bước 3: Chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

3

Hãy để thảo luận về cách chuyển đổi một số nguyên thành DateTime trong đó. Bây giờ để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame.

Cú pháp của & nbsp; pd.to_datetime

Tạo DataFrame để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong gấu trúc

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

8

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

9

Kiểm tra kiểu dữ liệu cho cột ‘ngày là số nguyên.

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

3

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

9

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

format='%Y%m%d'

1

format='%Y%m%d'

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

0

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

4

Output:

Các

Làm thế nào để bạn chuyển đổi một số thành một ngày trong Python?yyyymmdd, the date format can be represented as follows:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

4

Python3

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

8

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

9

Kiểm tra kiểu dữ liệu cho cột ‘ngày là số nguyên.

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

3

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

9

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

format='%Y%m%d'

1

format='%Y%m%d'

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

0

Các

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

4

Output::

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

Ở đây chúng tôi có thể sử dụng phương thức PD.TO_DATETIME () và hàm này sẽ chuyển đổi dữ liệu số nguyên của bạn thành định dạng ngày.yymmdd. In this case, the date format would now contain ‘y’ in lowercase:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

5

Python3

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

8

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

9

Làm thế nào để bạn chuyển đổi số 5 chữ số thành một ngày trong Python?

Nói cách khác, bạn muốn DateTime.utcfromTimeStamp (n * 86400) .strftime ("%y-%m-%d") (với đầu vào trong n và sau từ DateTime Nhập DateTime). Có thể có một số hằng số biểu tượng thay cho 86400 (số giây trong một ngày), nhưng nó hiếm khi thay đổi nếu bạn mã hóa nó!

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

format='%Y%m%d'

1

format='%Y%m%d'

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

0

Làm cách nào để thay đổi giá trị cột thành một ngày?

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

4

Output:

Nhấp vào cột và chọn chỉnh sửa> Cột định dạng. Từ loại chọn, chọn ngày. Trong định dạng ngày tùy chỉnh, gõ yyyyMMDD.

Làm cách nào để định dạng một ngày trong một khung dữ liệu trong Python?

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

6

Python3

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

8

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

9

Sau đây là cú pháp:.

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

3

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

9

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

format='%Y%m%d'

1

format='%Y%m%d'

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

0

# Thay đổi định dạng thành dd-mm-yyyy. df ['col'] = df ['col']. dt. ....

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

4

Output:

Ví dụ 4: & nbsp;

Hãy xem xét khung dữ liệu này với micro giây trong các giá trị DateTime của chúng tôi. Trong trường hợp này, định dạng phải được chỉ định là:

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

7

Python3

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

8

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

print (df)
print (df.dtypes)

9

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

0

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

06____26

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

08

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

09

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

10

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

11

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

0

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

3

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

4

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

9

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

1

format='%Y%m%d'

1

format='%Y%m%d'

2

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

4

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

1

format='%Y%m%d'

6

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

3

      dates  status
0  20210305  Opened
1  20210316  Opened
2  20210328  Closed
dates      int64
status    object
dtype: object

6

df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

0

Các

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

2

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

1

import pandas as pd

values = {'dates':  [20210305,20210316,20210328],
          'status': ['Opened','Opened','Closed']
          }

df = pd.DataFrame(values, columns = ['dates','status'])

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

print (df)
print (df.dtypes)

4

Output:

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

Ở đây chúng tôi có thể sử dụng phương thức PD.TO_DATETIME () và hàm này sẽ chuyển đổi dữ liệu số nguyên của bạn thành định dạng ngày.pd. to_datetime() method and this function will convert your integer data to a date format.

Làm thế nào để bạn chuyển đổi số 5 chữ số thành một ngày trong Python?

Nói cách khác, bạn muốn DateTime.utcfromTimeStamp (n * 86400) .strftime ("%y-%m-%d") (với đầu vào trong n và sau từ DateTime Nhập DateTime).Có thể có một số hằng số biểu tượng thay cho 86400 (số giây trong một ngày), nhưng nó hiếm khi thay đổi nếu bạn mã hóa nó!datetime. utcfromtimestamp(n * 86400). strftime("%Y-%m-%d") (with the input in n , and after from datetime import datetime ). There may be some symbolic constant in place of the 86400 (number of seconds in a day), but it's scarcely about to change if you hard-code it!

Làm cách nào để thay đổi giá trị cột thành một ngày?

Nhấp vào cột và chọn chỉnh sửa> Cột định dạng. Từ loại chọn, chọn ngày. Trong định dạng ngày tùy chỉnh, gõ yyyyMMDD. From Choose type, select Date. In Custom date format, type yyyymmdd .