Python | Pandas.to_datetime()
Ko je datoteka CSV uvožena in izdelan podatkovni okvir, se objekti datuma in časa v datoteki berejo kot predmet niza in ne kot objekt datuma in časa. Zato je zelo težko izvajati operacije, kot je časovna razlika, na nizu namesto datuma in časa. predmet. Metoda Pandas to_datetime() pomaga pretvoriti niz Datum in čas v Python Predmet datum in čas.
Sintaksa Pandas.to_datetime().
Sintaksa: pandas.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', predpomnilnik=False)
Parametri:
- arg: Celo število, niz, plavajoči objekt, seznam ali objekt dict za pretvorbo v objekt Datum in čas.
- prvi dan: Logična vrednost, dan postavi na prvo mesto, če je True.
- prvo leto: Logična vrednost, leto postavi na prvo mesto, če je True.
- utc: Logična vrednost, vrne čas v UTC, če je True.
- format: Vnos niza za prikaz položaja dneva, meseca in leta.
Vrsta vračila: Datum čas
Pandas.to_datetime() v primeru Pandas
Pande to_datetime() se uporablja za pretvorbo različnih tipov podatkov v objekte datetime. Videli bomo različne primere, kako ga uporabiti:
Pretvorite niz Pandas v datum in čas
Če želite podatke o datumu in času, shranjene kot besedila, pretvoriti v objekte datetime, uporabite Pandas.to_datetime(). Oblika je sestavljena iz datuma in ure.
Python3
import> pandas as pd> # date string> d_string> => '2023-09-17 14:30:00'> # Convert the string to datetime> dt_obj> => pd.to_datetime(d_string)> print> (dt_obj)> |
Izhod:
2023-09-17 14:30:00
Pretvorite številske vrednosti Pandas v datum in čas
Objekte datetime je mogoče ustvariti iz številskih števil, ki predstavljajo čas, kot so sekunde od obdobja Unix. Enoto vhodnih podatkov lahko določimo z uporabo argumenta enota.
Python3
import> pandas as pd> # Sample numerical value representing seconds since the Unix epoch> unix_timestamp> => 1721700500> # Convert to datetime using 's' (seconds) as the unit> dt_obj> => pd.to_datetime(unix_timestamp, unit> => 's'> )> print> (dt_obj)> |
Izhod:
2024-07-23 02:08:20
Pretvori Pandas Column v DateTime
To bo pojasnilo, kako delati s podatki o datumu in času z uporabo Knjižnica pande. Glavni cilj je preoblikovati podatke o datumu in času iz datoteke CSV v obliko, ki naredi analizo lažje razumljivo in uporabnejšo.
Za povezavo do uporabljene datoteke CSV, Klikni tukaj .
Primer 1: Pretvarjanje oblike datuma z uporabo Pand
Niz do datuma V naslednjem primeru se datoteka csv prebere in datumski stolpec podatkovnega okvira se pretvori v objekt datuma in časa iz objekta niza.
Python3
# Importing the pandas package> import> pandas as pd> # Making a data frame from a CSV file> data> => pd.read_csv(> '/content/todatetime.csv'> )> # Overwriting data after changing the 'Date' format> data[> 'Date'> ]> => pd.to_datetime(data[> 'Date'> ])> # Corrected: Added quotes around 'Date'> # Info of the data> data.info()> # Display the data> print> (data.head())> |
Izhod:
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Date 1000 non-null datetime64[ns] 1 Time 1000 non-null object dtypes: datetime64[ns](1), object(1) memory usage: 15.8+ KB Date Time 0 1993-08-06 12:42 PM 1 1996-03-31 6:53 AM 2 1993-04-23 11:17 AM 3 2005-03-04 1:00 PM 4 1998-01-24 4:47 PM
Kot je prikazano na sliki, je bil podatkovni tip stolpca Datum predmet, vendar se je po uporabi to_datetime() pretvoril v objekt datuma in časa.
Primer 2: Pretvarjanje formata časa s Pandas
Izjema pri pretvorbi Časovni objekt je mogoče pretvoriti tudi s to metodo. Ker pa v stolpcu Čas datum ni naveden, bo Pandas postavila Današnji datum v tem primeru samodejno.
Python3
# importing pandas package> import> pandas as pd> # making data frame from csv file> data> => pd.read_csv(> '/content/todatetime.csv'> )> # overwriting data after changing format> data[> 'Time'> ]> => pd.to_datetime(data[> 'Time'> ])> # info of data> data.info()> # display> print> (data.head())> |
Izhod:
RangeIndex: 1000 entries, 0 to 999 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Date 1000 non-null object 1 Time 1000 non-null datetime64[ns] dtypes: datetime64[ns](1), object(1) memory usage: 15.8+ KB Date Time 0 8/6/1993 2023-10-12 12:42:00 1 3/31/1996 2023-10-12 06:53:00 2 4/23/1993 2023-10-12 11:17:00 3 3/4/2005 2023-10-12 13:00:00 4 1/24/1998 2023-10-12 16:47:00
Kot je prikazano v izhodu, je datum (2018-07-07), ki je današnji datum, že dodan s predmetom Datum in čas.
