[python] Pandas 데이터 프레임의 날짜를 ‘날짜’데이터 유형으로 어떻게 변환합니까?
팬더 데이터 프레임이 있고 열 중 하나에 형식의 날짜 문자열이 있습니다. YYYY-MM-DD
예를 들어 '2013-10-28'
현재 dtype컬럼의은입니다 object.
열 값을 Pandas 날짜 형식으로 어떻게 변환합니까?
답변
astype 사용
In [31]: df
Out[31]:
a time
0 1 2013-01-01
1 2 2013-01-02
2 3 2013-01-03
In [32]: df['time'] = df['time'].astype('datetime64[ns]')
In [33]: df
Out[33]:
a time
0 1 2013-01-01 00:00:00
1 2 2013-01-02 00:00:00
2 3 2013-01-03 00:00:00답변
기본적으로 @waitingkuo와 동일하지만 to_datetime여기서 사용 합니다 (조금 더 깔끔해 보이며 추가 기능을 제공합니다. 예 dayfirst).
In [11]: df
Out[11]:
a time
0 1 2013-01-01
1 2 2013-01-02
2 3 2013-01-03
In [12]: pd.to_datetime(df['time'])
Out[12]:
0 2013-01-01 00:00:00
1 2013-01-02 00:00:00
2 2013-01-03 00:00:00
Name: time, dtype: datetime64[ns]
In [13]: df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
In [14]: df
Out[14]:
a time
0 1 2013-01-01 00:00:00
1 2 2013-01-02 00:00:00
2 3 2013-01-03 00:00:00취급 ValueErrors
당신이하는 상황에 처한 경우
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])던졌습니다
ValueError: Unknown string format이는 유효하지 않은 (강제 불가능한) 값이 있음을 의미합니다. 로 변환해도 괜찮다면 다음에 인수를 pd.NaT추가 할 수 있습니다 .errors='coerce'to_datetime
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], errors='coerce')답변
CSV 파일에서 많은 데이터가 Pandas로 들어 온다고 생각합니다.이 경우 처음 CSV를 읽는 동안 날짜를 간단히 변환 할 수 있습니다.
dfcsv = pd.read_csv('xyz.csv', parse_dates=[0])여기서 0은 날짜가있는 열을 나타냅니다. 날짜를 색인으로 사용하려면 여기에
추가 할 수도 있습니다 , index_col=0.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html을 참조 하세요.
답변
이제 할 수 있습니다 df['column'].dt.date
datetime 객체의 경우 모두 00:00:00 인 시간이 표시되지 않으면 판다가 아닙니다. 그것은 사물을 예쁘게 보이게하려는 iPython 노트북입니다.
답변
이를 수행하는 또 다른 방법은 datetime으로 변환 할 여러 열이있는 경우 잘 작동합니다.
cols = ['date1','date2']
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_datetime)답변
DATETIME 형식이 아닌 DATE를 얻으려면 :
df["id_date"] = pd.to_datetime(df["id_date"]).dt.date답변
날짜를 다른 빈도로 변환해야하는 경우 일 수 있습니다. 이 경우 날짜별로 색인을 설정하는 것이 좋습니다.
#set an index by dates
df.set_index(['time'], drop=True, inplace=True)그런 다음 가장 필요한 날짜 형식으로 더 쉽게 변환 할 수 있습니다. 아래에서는 여러 날짜 형식으로 순차적으로 변환하여 궁극적으로 월초에 일련의 일일 날짜로 끝납니다.
#Convert to daily dates
df.index = pd.DatetimeIndex(data=df.index)
#Convert to monthly dates
df.index = df.index.to_period(freq='M')
#Convert to strings
df.index = df.index.strftime('%Y-%m')
#Convert to daily dates
df.index = pd.DatetimeIndex(data=df.index)간결함을 위해 위의 각 줄 다음에 다음 코드를 실행하는 것을 보여주지 않습니다.
print(df.index)
print(df.index.dtype)
print(type(df.index))이것은 나에게 다음과 같은 출력을 제공합니다.
Index(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03'], dtype='object', name='time')
object
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03'], dtype='datetime64[ns]', name='time', freq=None)
datetime64[ns]
<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>
PeriodIndex(['2013-01', '2013-01', '2013-01'], dtype='period[M]', name='time', freq='M')
period[M]
<class 'pandas.core.indexes.period.PeriodIndex'>
Index(['2013-01', '2013-01', '2013-01'], dtype='object')
object
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-01', '2013-01-01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
datetime64[ns]
<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>