QST của bạn: 19 tháng 11 năm 2015 18: 45: 00.000
Solution:
•) Cửa hàng thứ nhất dưới dạng chuỗi trong một biến DATE_TIME = 19 tháng 11 năm 2015 18: 45: 00.000
#then sử dụng chức năng phân chia với bộ phân cách "" (Blankspace) #assign dẫn đến biến mới
date_time_split = date_time.split ("")
Nó chia thành = »như thế này 👇 date_time_split = [" 19 "," tháng 11 "," 2015 "," 18: 45: 00.000 "]
Sau đó, để phân tách thời gian chỉ lưu trữ thời gian trong một biến bằng chỉ mục danh sách. Tôi hy vọng bạn biết về chỉ mục danh sách hoặc chỉ mục mảng.
Do...
new_time=date_time_split[3]
Bây giờ thực hiện chia tách
time_final = new_time.split (":") # sử dụng dấu tách: bây giờ nó sẽ là
["18","45","00.000"]
Bây giờ bằng cách truy cập vị trí chỉ mục, bạn có thể in nó riêng biệt. Đó là một cách rất dễ dàng để đổ Date_time
Tôi hy vọng bạn hiểu nó rõ ràng.! Thủ tục thanh toán !
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)5import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)6Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.3 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)8 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)9Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.6
Phương pháp số 2: Sử dụng mô-đun python-dateutil ()
Đây là một cách khác để giải quyết vấn đề này. Trong thư viện Python Python sẵn có này, phương thức parse () có thể được sử dụng để phát hiện ngày và thời gian trong một chuỗi. & Nbsp;
from Input : test_str = "gfg at 2021-01-04" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found. Input : test_str = "2021-01-04 for gfg" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found.8import The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-040
Original DataFrame: date 0 17/05/2002 1 16/02/1990 2 25/09/1980 3 11/05/2000 4 17/09/1986 New DataFrame: date day month year 0 17/05/2002 17 05 2002 1 16/02/1990 16 02 1990 2 25/09/1980 25 09 1980 3 11/05/2000 11 05 2000 4 17/09/1986 17 09 19866import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986'] }) print("Original DataFrame:") print(df) df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True) print("
New DataFrame:") print(df)3 The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-042import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986'] }) print("Original DataFrame:") print(df) df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True) print("
New DataFrame:") print(df)3The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-044The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-045
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)5import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)6Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.3 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)8 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)9import1import2import3
Giả sử, bạn có một khung dữ liệu và kết quả cho một ngày, tháng, năm năm là,
import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986'] }) print("Original DataFrame:") print(df) df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True) print("New DataFrame:") print(df)
Đầu ra
Original DataFrame: date 0 17/05/2002 1 16/02/1990 2 25/09/1980 3 11/05/2000 4 17/09/1986 New DataFrame: date day month year 0 17/05/2002 17 05 2002 1 16/02/1990 16 02 1990 2 25/09/1980 25 09 1980 3 11/05/2000 11 05 2000 4 17/09/1986 17 09 1986
Cập nhật vào ngày 25 tháng 2 năm 2021 07:22:14
- Câu hỏi và câu trả lời liên quan
- Viết một chương trình bằng Python để in vào ngày trong năm trong một loạt ngày nhất định
- Làm thế nào để chuyển đổi năm, tháng và ngày của tháng thành một ngày hoàn chỉnh trong r?
- Làm thế nào để chia một cột chuỗi thành nhiều cột trong r?
- Tìm ngày trong tuần kể từ ngày (ngày, tháng, năm) tại JavaScript
- Viết một chương trình bằng Python để chuyển đổi chỉ mục và cột trong một khung dữ liệu nhất định
- Làm thế nào để có được một ngày từ năm, tháng và ngày ở Java?
- Tạo ngày từ ngày, tháng, các lĩnh vực năm trong MySQL?
- Định dạng ngày MySQL và chuyển đổi sang ngày tháng năm
- Chuyển đổi ngày trong năm sang ngày của tháng ở Java
- Viết một chương trình trong Python Pandas để chuyển đổi cột dữ liệu Celsius DataFrame thành Fahrenheit
- Viết chương trình Python để xuất DataFrame vào tệp Excel với nhiều tờ
- Viết một chương trình Python để sắp xếp một DataFrame đã cho theo cột tên theo thứ tự giảm dần
- Viết một chương trình bằng Python để che giấu kiểu dữ liệu của một cột cụ thể trong một khung dữ liệu
- Viết một chương trình bằng Python để xóa một hoặc nhiều hơn một cột trong một khung dữ liệu nhất định
- Viết một chương trình bằng Python để sửa đổi đường chéo của một dữ liệu nhất định bằng 1
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đưa ra một chuỗi, nhiệm vụ là viết một chương trình Python để trích xuất ngày từ nó.
Input : test_str = "gfg at 2021-01-04" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found. Input : test_str = "2021-01-04 for gfg" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found.Phương pháp số 1: Sử dụng phương thức re.search () + strptime ()re.search() + strptime() methods
Trong đó, nhóm tìm kiếm cho một ngày cụ thể được đưa vào tìm kiếm () và strptime () được sử dụng để cung cấp theo định dạng để tìm kiếm.
Python3
import re
from datetime import import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)1
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)2import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)4
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)5import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)6import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)7 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)8 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)9Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19860
Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19861import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19863Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19864Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19865
Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19866import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19868Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19869Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.0
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)5import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)6Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.3 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)8 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)9Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.6
Output:
The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-04Phương pháp số 2: Sử dụng mô-đun python-dateutil ()python-dateutil() module
Đây là một cách khác để giải quyết vấn đề này. Trong thư viện Python Python sẵn có này, phương thức parse () có thể được sử dụng để phát hiện ngày và thời gian trong một chuỗi. & Nbsp;
Python3
from Input : test_str = "gfg at 2021-01-04" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found. Input : test_str = "2021-01-04 for gfg" Output : 2021-01-04 Explanation : Date format string found.8import The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-040
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)2import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)4
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)5import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)6import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)7 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)8 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)9Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19860
Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19861import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19863Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19864Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19865
Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19866import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'date': ['17/05/2002','16/02/1990','25/09/1980','11/05/2000','17/09/1986']
})
print("Original DataFrame:")
print(df)
df[["day", "month", "year"]] = df["date"].str.split("/", expand = True)
print("
New DataFrame:")
print(df)3 Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19868Original DataFrame:
date
0 17/05/2002
1 16/02/1990
2 25/09/1980
3 11/05/2000
4 17/09/1986
New DataFrame:
date day month year
0 17/05/2002 17 05 2002
1 16/02/1990 16 02 1990
2 25/09/1980 25 09 1980
3 11/05/2000 11 05 2000
4 17/09/1986 17 09 19869Input : test_str = "gfg at 2021-01-04"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.
Input : test_str = "2021-01-04 for gfg"
Output : 2021-01-04
Explanation : Date format string found.0
Output:
The original string is : gfg at 2021-01-04 Computed date : 2021-01-04