pd.to_datetimeメソッドは文字列をdatetime型に変換します.
2910 ワード
pd.to_datetime(arg、errors=「rase」、dayfirst=False、yearfirst=False、utc=None、box=True、format=None、exact=True、unit=None、inferudut imeuformat=False、orig=False、リスト、オブジェクトの指定ができます.DataFrameと辞書errors:エラーメッセージ方式を設定して、オプション｛ignore”、“rase”、“coercec”｝を選択して、デフォルト値は“rase”で、もし変換が失敗したら、エラーメッセージ情報を提供します.「ignore」はエラーメッセージを出さない.「coercec」は、変換プロセスに無効時間値がある場合、自動的にNaT値dayfirstに切り替わります.argパラメータ変換時の順序を指定して、Trueに設定すると、日付を先に変換して、デフォルト値はFalseyer firstです.値がTrueの場合は日付を先に変換し、デフォルト値はFalseutcです.値はTrueの場合はUTC Datetimedexに戻ります.デフォルトの値はNoneboxです.デフォルトの値はTrueです.DatetimeIndexまたは関連するインデックスオブジェクトを返します.値はFalseであれば多次元配列formatに戻ります.文字列はデフォルト値がNoneで、文字列時間が時間に変換されるときのstreftimeのフォーマットを指定します.streftimeメソッドのように時間に変換する使用方法exact:デフォルト値はTrueで正確なマッチングフォーマットを表します.値はFalseであれば、対象文字列の位置unitにマッチすることができます.文字列、デフォルト値は「ns」です.変換対象に時間単位(D日、s秒、mam秒、nsナノ秒)を指定します.datetimeformat:デフォルト値はFalseで、Trueであり、かつ変換固定フォーマットが与えられていない場合、文字列日付フォーマットが決定されれば、変換速度origginを高めることができます.日付の開始点、デフォルト値は「unix」である場合、日付の開始点は1970-01-01であり、Timestamp日付を提供する場合、Timestampの開始日をスタートポイントとするcache:トラッピングネットgendan 5.comのデフォルト値はFalseであり、Trueであれば、唯一の変換日付キャッシュで日付時間変換を適用し、重複した日付文字列を解析することで、変換速度import pandar pdfrom datetime datetimefilename=r「D:dadstaxtxtxt=tratxtxt」を向上させることができます.excel(filename)print(df.head()print("="*30)print(df.info()name gender birthday start_work income tel email\0趙一男1989/8/10 2010-09-08 15000 [email protected]王二男1990/10/2 2014-03-06 12500 [email protected]张三女1987/3/12 [email protected]李四女1991/8/16 2014-06-04 13000 [email protected]劉五女1992/5/24 2014-08-10 [email protected]
4｛教育:本科、専門:美術、趣味｝
Range Index:8 entries、0 to 7 Data columns(total 8 columns):玡Column Non-Null Count Dtype
0 name 8 non-null object 1 gender 8 non-null object 2 birthday 8 non-null object 3 start_work 8 non-null datetime 64[ns]4 income 8 non-null int 64 5 tel 8 non-null int 64 6 email 8 non-null object 7 other 8 non-null oject dtypes:datetime 64ns、int 64(2)、object(5 mymory=mory)datetime(df.birthday,format=「%Y-%m-%d」)df.info()12 RangeIndex:8 entries,0 to 7 Data columns(total 8 columns):滮Column Non-Null Count Dtype
0 name 8 non-null object 1 gender 8 non-null object 2 birthday 8 non-null datetime 64[ns]3 start_8 non-null datetime 64[ns]4 income 8 non n n null int 64 5 tel 8 non-null int 64 6 email 8 non-null oject 7 other 8 non n-null ojecdtypes:datetime 64ns、int 64(2)byject+BBject(4)BBBject+dedededededededededededededededededededededededededededededededededededededededededemmmmmmmmmmmmmmmmmmsusususususususususususususususususususususu［3500,2500,1500,500］、「日付」:[[2020-11-19]、「2020-11-20」、「2020-12-19」「2020-12-20」｝、index=[A]、「B」、「C」、「D」)print(data.info)A李3500-11-19 B張2500-11-20 C劉1500-12-19 D宋500 2020-12-20
other 4｛教育:本科、専門:美術、趣味｝
Range Index:8 entries、0 to 7 Data columns(total 8 columns):玡Column Non-Null Count Dtype
0 name 8 non-null object 1 gender 8 non-null object 2 birthday 8 non-null object 3 start_work 8 non-null datetime 64[ns]4 income 8 non-null int 64 5 tel 8 non-null int 64 6 email 8 non-null object 7 other 8 non-null oject dtypes:datetime 64ns、int 64(2)、object(5 mymory=mory)datetime(df.birthday,format=「%Y-%m-%d」)df.info()12 RangeIndex:8 entries,0 to 7 Data columns(total 8 columns):滮Column Non-Null Count Dtype
0 name 8 non-null object 1 gender 8 non-null object 2 birthday 8 non-null datetime 64[ns]3 start_8 non-null datetime 64[ns]4 income 8 non n n null int 64 5 tel 8 non-null int 64 6 email 8 non-null oject 7 other 8 non n-null ojecdtypes:datetime 64ns、int 64(2)byject+BBject(4)BBBject+dedededededededededededededededededededededededededededededededededededededededededemmmmmmmmmmmmmmmmmmsusususususususususususususususususususususu［3500,2500,1500,500］、「日付」:[[2020-11-19]、「2020-11-20」、「2020-12-19」「2020-12-20」｝、index=[A]、「B」、「C」、「D」)print(data.info)A李3500-11-19 B張2500-11-20 C劉1500-12-19 D宋500 2020-12-20