zoukankan      html  css  js  c++  java
  • pandas中对日期型数据进行处理

    因为数据不方便展示,直接上代码。

    将字符串转为datetime64[ns]格式:

    pd.to_datetime('2019-12-20')
    or
    pd.to_datetime('20191220')

    以上两种方式都可以转为日期格式

    还可以直接将一列直接转为日期格式,如下:(字符串格式必须和以上两种相同)

    data['交易日期'] = pd.to_datetime(data['交易日期'])

    pandas中还可以对日期格式进行加减操作,如:

    from pandas.tseries.offsets import *
    
    pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(days=1)
    
    pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(months=1)
    
    pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(years=1)
    
    >>>Timestamp('2019-01-02 00:00:00')
    >>>Timestamp('2019-02-01 00:00:00')
    >>>Timestamp('2020-01-01 00:00:00')

    也可以直接对一列日期型数据进行加减,如:

    data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(days=1)
    
    data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(months=1)
    
    data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(years=1)
    https://www.cnblogs.com/zhangzhixing/
  • 相关阅读:
    linux(不会考特别难,牢记下面即可)
    ajax
    Javascript 和 Jquery
    开发环境及配置
    网络协议考点
    面向对象考点
    会话控制
    文件操作
    正则表达式
    自定义函数和内部函数
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangzhixing/p/12073147.html
Copyright © 2011-2022 走看看