Dưới đây là cú pháp mà bạn có thể sử dụng để chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame:
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: objectBước 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: objectChuyển 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: objectBước 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) 0Tiếp 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) 1Như 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) 2Bước 3: Chuyển đổi số nguyên thành DateTime trong Pandas DataFrame
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
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) 3Hãy 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) 1df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 3df['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 6df['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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 4df['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) 1format='%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 1format='%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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2import 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) 1import 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) 1import 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) 4Python3
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) 1df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 3df['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 6df['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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 4df['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) 1format='%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 1format='%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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2import 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) 1import 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) 1import 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) 5Python3
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) 1format='%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 1format='%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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2import 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) 1import 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) 1import 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) 6Python3
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) 1df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 3df['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 6df['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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 4df['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) 1format='%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 1format='%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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2import 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) 1import 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) 1import 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) 7Python3
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 11df['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) 1df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 3df['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 6df['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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 4df['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) 1format='%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 1format='%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 6df['DataFrame Column'] = pd.to_datetime(df['DataFrame Column'], format=specify your format) 2import 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) 1import 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) 1import 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: