📅 Как преобразовать число в дату с помощью pandas: полезные советы и инструкции

Чтобы преобразовать число в дату с помощью библиотеки Pandas, вы можете использовать функцию to_datetime(). Эта функция преобразует числовое значение в формат даты.

import pandas as pd

# Пример преобразования числа в дату
number = 20220203
date = pd.to_datetime(str(number), format='%Y%m%d')
print(date)

В этом примере число 20220203 преобразуется в дату формата "YYYY-MM-DD", в данном случае 2022-02-03.

Как преобразовать число в дату в Pandas?

В библиотеке Pandas есть мощный инструментарий для работы с датами и временем. Если у вас есть столбец с числовыми значениями, которые представляют дату или время, можно легко преобразовать их в соответствующие объекты даты и времени с помощью методов Pandas.

Давайте рассмотрим пример, чтобы продемонстрировать этот процесс.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с числовым столбцом "Дата"
df = pd.DataFrame({'Дата': [20220101, 20220102, 20220103, 20220104, 20220105]})

# Преобразуем числовой столбец в объекты даты
df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата'], format='%Y%m%d')

# Выводим обновленный DataFrame
print(df)

В результате выполнения кода мы получим следующий вывод:

        Дата
0 2022-01-01
1 2022-01-02
2 2022-01-03
3 2022-01-04
4 2022-01-05

Как видите, числовые значения "20220101", "20220102" и т.д. были успешно преобразованы в объекты даты типа datetime64. Даты теперь отображаются в более понятном формате.

Метод pd.to_datetime() используется для преобразования значений в объекты даты и времени. В данном примере мы передали параметр format='%Y%m%d', чтобы указать формат числового значения "ГГГГММДД". Если формат вашего числового значения отличается, измените параметр format в соответствии с требуемым форматом.

После преобразования столбца с числовыми значениями в объекты даты, вы можете использовать множество функций и методов для работы с датами в Pandas. Например, вы можете извлекать год, месяц, день недели и другую информацию из объектов даты.

Вот некоторые примеры:

# Извлечь год из столбца с датами
df['Год'] = df['Дата'].dt.year

# Извлечь месяц из столбца с датами
df['Месяц'] = df['Дата'].dt.month

# Извлечь день недели из столбца с датами
df['День недели'] = df['Дата'].dt.day_name()

# Вывести обновленный DataFrame
print(df)

В результате выполнения вышеуказанного кода получим следующий вывод:

        Дата   Год  Месяц День недели
0 2022-01-01  2022      1     Saturday
1 2022-01-02  2022      1       Sunday
2 2022-01-03  2022      1       Monday
3 2022-01-04  2022      1      Tuesday
4 2022-01-05  2022      1    Wednesday

Как видно из кода, мы использовали атрибуты dt.year, dt.month и dt.day_name() для извлечения информации о годе, месяце и дне недели соответственно. Эти атрибуты позволяют нам работать с датами и временем в DataFrame.

Таким образом, с помощью библиотеки Pandas вы можете легко преобразовывать числовые значения в объекты даты и времени, а также выполнять различные операции с ними. Используйте метод pd.to_datetime() для преобразования числовых значений в объекты даты и методы dt.year, dt.month, dt.day_name() для работы с датами и временем в DataFrame.