如何在 pandas python 中将字符串转换为日期时间格式？

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何在 pandas python 中将字符串转换为日期时间格式？

【英文标题】：How to convert string to datetime format in pandas python?

【发布时间】：2015-11-19 04:40:26

【问题描述】：

我在名为 train 的数据框中有一列 I_DATE 类型为 string(object)，如下所示。

I_DATE
28-03-2012  2:15:00 PM
28-03-2012  2:17:28 PM
28-03-2012  2:50:50 PM

如何将 I_DATE 从字符串转换为数据时间格式并指定输入字符串的格式。我看到了一些答案，但它不适用于 AM/PM 格式。

另外，如何根据 pandas 中的日期范围过滤行？

【参考方案1】：

使用to_datetime，不需要格式字符串，解析器足以处理它：

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0   2012-03-28 14:15:00
1   2012-03-28 14:17:28
2   2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

要访问日期/日期/时间组件，请使用 dt 访问器：

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

可以使用字符串过滤为例：

In [59]:
df = pd.DataFrame('date':pd.date_range(start = dt.datetime(2015,1,1), end = dt.datetime.now()))
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

【讨论】：

如果你有一个字符串格式，其中日期被描述为 15.05.2010 这个方法不会总是把它变成正确的日期时间因此你需要解析

@Yags 在原始问题中您的格式在哪里指定？问题和答案是具体的，不是涵盖不同格式的通用解决方案

【参考方案2】：

方法：1

给定原始string 格式：2019/03/04 00:08:48

你可以使用

updated_df = df['timestamp'].astype('datetime64[ns]')

结果将采用datetime 格式：2019-03-04 00:08:48

方法：2

updated_df = df.astype('timestamp':'datetime64[ns]')