Wenn eine CSV-Datei importiert und ein Datenrahmen erstellt wird, werden die Datums-/Uhrzeitobjekte in der Datei als Zeichenfolgenobjekte und nicht als Datums-/Uhrzeitobjekte gelesen. Daher ist es sehr schwierig, Vorgänge wie die Zeitdifferenz für eine Zeichenfolge statt für eine Datums-/Uhrzeit auszuführen Objekt. Die Pandas to_datetime()-Methode hilft beim Konvertieren der Zeichenfolge Datum/Uhrzeit in Python Datum-Uhrzeit-Objekt.
Pandas.to_datetime() Syntax
Syntax: 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', Cache=Falsch)
Parameter:
- arg: Ein Ganzzahl-, Zeichenfolgen-, Gleitkomma-, Listen- oder Diktatobjekt, das in ein Datums-/Uhrzeitobjekt konvertiert werden soll.
- Dayfirst: Boolescher Wert, wenn True, wird der Tag an die erste Stelle gesetzt.
- Yearfirst: Boolescher Wert, stellt das Jahr an die erste Stelle, wenn True.
- koordinierte Weltzeit: Boolescher Wert. Gibt die Zeit in UTC zurück, wenn True.
- Format: String-Eingabe zur Angabe der Position von Tag, Monat und Jahr.
Rückgabetyp: Terminzeit
Pandas.to_datetime() im Pandas-Beispiel
Pandas to_datetime() wird verwendet, um verschiedene Datentypen in Datetime-Objekte zu konvertieren. Wir werden verschiedene Beispiele für die Verwendung sehen:
Konvertieren Sie einen Pandas-String in Datetime
Um als Texte gespeicherte Datums- und Uhrzeitdaten in Datetime-Objekte zu konvertieren, verwenden Sie Pandas.to_datetime(). Das Format besteht aus Datum und Uhrzeit.
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)> |
>
Java zusammenführen
>
Ausgabe:
2023-09-17 14:30:00>
Konvertieren Sie numerische Pandas-Werte in Datetime
Die Datetime-Objekte können aus numerischen Zahlen erstellt werden, die die Zeit darstellen, beispielsweise Sekunden seit der Unix-Epoche. Mit dem Unit-Argument können wir die Einheit der Eingabedaten angeben.
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)> |
>
>
Ausgabe:
2024-07-23 02:08:20>
Konvertieren Sie die Pandas-Spalte in DateTime
Hier erfahren Sie, wie Sie mit Datums- und Uhrzeitdaten arbeiten Pandas-Bibliothek. Das Hauptziel besteht darin, Datums- und Uhrzeitinformationen aus einer CSV-Datei in ein Format umzuwandeln, das die Analyse leichter verständlich und nützlicher macht.
Für den Link zur verwendeten CSV-Datei, klicken Sie hier .
Beispiel 1: Konvertieren des Datumsformats mit Pandas
Zeichenfolge in Datum umwandeln Im folgenden Beispiel wird eine CSV-Datei gelesen und die Datumsspalte des Datenrahmens aus einem Zeichenfolgenobjekt in ein Datum/Uhrzeit-Objekt konvertiert.
Python3
CSS-Umbruchtext
# 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())> |
>
>
Ausgabe:
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>
Wie im Bild gezeigt, war der Datentyp der Datumsspalte ein Objekt, aber nach der Verwendung von to_datetime() wurde er in ein Datum-Uhrzeit-Objekt konvertiert.
Alya Manasa
Beispiel 2: Konvertieren des Zeitformats mit Pandas
Ausnahme beim Konvertieren. Zeitobjekt kann auch mit dieser Methode konvertiert werden. Da in der Spalte „Zeit“ jedoch kein Datum angegeben ist, wird Pandas Folgendes eingeben Heutiges Datum in diesem Fall automatisch.
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())> |
>
>
Ausgabe:
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>
Wie in der Ausgabe gezeigt, wurde bereits ein Datum (2018-07-07), das das heutige Datum ist, mit dem Objekt „Datum/Uhrzeit“ hinzugefügt.