pandas字符串转换为日期|极客笔记

pandas字符串转换为日期

在数据处理过程中，经常会遇到将字符串类型的日期数据转换为日期类型的需求。Pandas库提供了很方便的方法来实现这一转换。本文将详细介绍如何使用Pandas将字符串型的日期数据转换为日期类型。

1. 需求背景

假设我们有一个包含日期字符串的DataFrame，我们需要将其中的日期字符串列转换为日期类型以便更好地分析和操作数据。

2. 示例数据

首先，让我们创建一个示例数据来演示字符串转换为日期的过程。

import pandas as pd

data = {'date_str': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们得到的示例数据如下：

     date_str  value
0  2022-01-01     10
1  2022-02-01     20
2  2022-03-01     30
3  2022-04-01     40
4  2022-05-01     50

示例数据中包含了一个日期列date_str和一个数值列value。

3. 将字符串转换为日期

接下来，我们将date_str列中的字符串转换为日期类型。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
print(df.dtypes)

运行以上代码，我们得到的数据类型如下：

date_str            object
value                int64
date        datetime64[ns]
dtype: object

可以看到，在DataFrame中新增了一个名为date的列，其数据类型为datetime64[ns]，表示日期类型。

4. 操作日期数据

一旦将字符串转换为日期类型，我们就可以更方便地对日期数据进行各种操作，例如提取年、月、日等信息。

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month
df['day'] = df['date'].dt.day

print(df)

运行以上代码，我们得到的操作后的数据如下：

     date_str  value       date  year  month  day
0  2022-01-01     10 2022-01-01  2022      1    1
1  2022-02-01     20 2022-02-01  2022      2    1
2  2022-03-01     30 2022-03-01  2022      3    1
3  2022-04-01     40 2022-04-01  2022      4    1
4  2022-05-01     50 2022-05-01  2022      5    1

我们成功地将日期列拆分为了年、月、日三个列，方便了之后的数据分析。

5. 自定义日期格式

有时候，我们的日期数据并不是标准格式的字符串，而是其他形式的日期数据，此时我们可以使用strftime方法来指定日期数据的格式。

df['custom_date_format'] = df['date'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df)

运行以上代码，我们得到的数据如下：

     date_str  value       date  year  month  day custom_date_format
0  2022-01-01     10 2022-01-01  2022      1    1         01/01/2022
1  2022-02-01     20 2022-02-01  2022      2    1         02/01/2022
2  2022-03-01     30 2022-03-01  2022      3    1         03/01/2022
3  2022-04-01     40 2022-04-01  2022      4    1         04/01/2022
4  2022-05-01     50 2022-05-01  2022      5    1         05/01/2022

我们成功地将日期数据格式化为了”%m/%d/%Y”的格式。