Pandas 中如何在 python 中将对象转换为日期时间格式

在本文中，我们将介绍如何将Pandas中的对象转换为日期时间格式。Pandas将日历日期和时间视为两个不同的对象，它们可以被合并为单个datetime格式。对于一些数据集合，特别是时间序列或者某些时间相关的分析，将对象转换为datetime格式是一个非常重要的步骤。
阅读更多：Pandas 教程

Pandas中的日期时间格式

在Pandas中，有三种主要表示日期时间的数据类型，它们分别是：
– Timestamp: 用于表示一个时间戳。它是pandas中最基本的时间序列类型。Timestamp通常存储一个具体的日期和时间，精确到秒。
– DatetimeIndex: 是由一组Timestamp组成的Index。它把Timestamp放在一个Index中，形成一个时间序列。
– Period: 表示时间段，比如一个月、一年等等。Period是一个包含时间区间的数据类型。
对于一些日历日期数据，Pandas会自动地将其转换为datetime格式。
下面我们来看一些例子：

import pandas as pd

dates = ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03']
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': [1, 2, 3]})

print(df.dtypes)

上面的代码创建了一个包含日期和值的DataFrame。由于日期被解释成了字符串类型，所以DataFrame的dtypes属性显示 date列是 object 类型。
我们可以使用to_datetime()函数将其转换为datetime格式。

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

现在，我们可以看到date列被成功转换为datetime64格式。

转换的常见问题

在将对象转换为datetime格式时，我们经常会遇到一些问题。下面列举并解决一些经常出现的问题。

1. 时间格式不一致

时间格式的不一致可能是导致代码失败的主要原因之一。下面是一些常见的时间格式：
– yyyy-mm-dd HH:MM:SS
– yyyy-mm-dd HH:MM
– yyyy-mm-dd
如果我们在瞎蒙时间格式并尝试解释日期，则to_datetime()函数会失败。在这种情况下，我们需要将日期字符串转换为正确的格式。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

在上面的代码中，我们显式地告诉to_datetime()函数日期的格式是yyyy-mm-dd。

2. NaN 和 NaT

当我们的数据中存在NaN（Not a Number）或者NaT（Not a Time）时，to_datetime()函数可能会失败。NaN和NaT通常会出现在数据中的缺失值。要解决这个问题，我们可以使用errors参数。
– errors=’coerce’：如果遇到无效日期，将其设置为NaT（默认值）
– errors=raise：如果遇到无效日期，将引发ValueError

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce')

在上面的代码中，我们将错误处理选项设置为’coerce’，因此，任何无效日期都会转换为NaT。

3. 不同的日期时间格式

当数据包含不同的日期时间格式时，to_datetime()函数将不起作用。在这种情况下，我们需要编写一个函数来处理不同的日期时间格式。pd.to_datetime()函数允许自定义函数来解析日期时间。
例如，我们有以下不同的日期格式。

dates = [
    '2019-01-01 12:01:01', 
    '2019-01-02T12:01:01', 
    '2019年01月03日 12:01:01', 
    '2019-01-04$12:01:01'
]

我们可以通过两个步骤来解决这个问题。首先，我们需要分析所有不同的日期格式，然后编写一个自定义函数来解析它们。

def parse_date(date):
    for fmt in ('%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%Y-%m-%dT%H:%M:%S', '%Y年%m月%d日 %H:%M:%S'):
        try:
            return pd.datetime.strptime(date, fmt)
        except ValueError:
            pass
    raise ValueError('no valid date format found')

在上面的代码中，我们编写了一个解析日期的自定义函数，并尝试三个不同的日期格式。如果这三个日期格式都无法解析，函数将引发ValueError异常。
接下来，我们可以使用apply()函数将自定义函数应用到DataFrame的每一行上。

df['date'] = df['date'].apply(parse_date)

现在，我们成功地将所有日期转换为datetime64格式。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中如何将对象转换为日期时间格式。我们讨论了datetime格式的不同类型，以及通过to_datetime()函数将对象转换为datetime格式时可能遇到的一些问题。我们还讨论了处理不同的日期时间格式的策略。通过掌握这些知识，我们可以更好地处理时间序列数据，并进行有意义的分析。