pandas 时间转字符串|极客笔记

pandas 时间转字符串

在数据分析过程中，经常会涉及到时间的处理，比如将时间格式转换为字符串格式。在 Python 中，pandas 是一个强大的数据分析工具，可以帮助我们高效地处理时间数据。本文将详细介绍如何使用 pandas 将时间转换为字符串。

1. 导入库

首先，我们需要导入 pandas 库，并生成一些时间数据用于演示。

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20220101', periods=5)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,2), index=dates, columns=['A', 'B'])

print(df)

运行以上代码，可以得到一个包含时间数据的 DataFrame：

                   A         B
2022-01-01 -0.008630 -0.187556
2022-01-02  0.907396 -0.381553
2022-01-03 -0.191805  0.252941
2022-01-04 -1.592605 -0.097488
2022-01-05  1.496679 -0.285553

2. 时间转字符串

接下来，我们将演示如何将时间数据转换为字符串格式。pandas 提供了 strftime 方法来实现这一功能。

df['Date_str'] = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
print(df)

运行以上代码，可以得到一个新的 DataFrame，其中包含了将时间数据转换为字符串格式的新列 Date_str：

                   A         B    Date_str
2022-01-01 -0.008630 -0.187556  2022-01-01
2022-01-02  0.907396 -0.381553  2022-01-02
2022-01-03 -0.191805  0.252941  2022-01-03
2022-01-04 -1.592605 -0.097488  2022-01-04
2022-01-05  1.496679 -0.285553  2022-01-05

通过指定 strftime 方法中的格式字符串，我们可以将时间数据以不同的格式输出，满足不同的需求。

3. 时间转其他格式

除了转换为 %Y-%m-%d 格式的字符串，我们还可以将时间转换为其他格式，比如 %Y年%m月%d日、%Y/%m/%d 等。

df['Date_str_cn'] = df.index.strftime('%Y年%m月%d日')
df['Date_str_slash'] = df.index.strftime('%Y/%m/%d')

print(df)

运行以上代码，可以得到一个包含不同格式的时间字符串的新列：

                   A         B    Date_str Date_str_cn Date_str_slash
2022-01-01 -0.008630 -0.187556  2022-01-01   2022年01月01日    2022/01/01
2022-01-02  0.907396 -0.381553  2022-01-02   2022年01月02日    2022/01/02
2022-01-03 -0.191805  0.252941  2022-01-03   2022年01月03日    2022/01/03
2022-01-04 -1.592605 -0.097488  2022-01-04   2022年01月04日    2022/01/04
2022-01-05  1.496679 -0.285553  2022-01-05   2022年01月05日    2022/01/05

通过 strftime 方法和不同的格式字符串，我们可以轻松地将时间数据转换为不同格式的字符串。