Как перевести строку в дату с помощью Python Pandas

Чтобы перевести строку в дату в Python с использованием библиотеки Pandas, вы можете использовать функцию to_datetime(). Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создание DataFrame с примером строки
data = {'date_str': ['2021-05-10', '2021-06-15', '2021-07-20']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразование столбца со строками в формат даты
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])

print(df)

В результате выполнения этого кода, вы получите новый столбец 'date', который содержит даты в формате даты Python. При передаче строки в функцию to_datetime(), она автоматически определит формат даты. Убедитесь, что предварительно импортировали библиотеку Pandas и создали DataFrame с соответствующими данными. Теперь вы можете использовать новый столбец 'date' для дальнейшей обработки и анализа данных. Надеюсь, это помогает! Если у вас есть ещё вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

Как перевести строку в дату в Python с помощью библиотеки Pandas?

Python Pandas – это мощная библиотека для анализа данных. Она предоставляет удобные инструменты для работы с таблицами и временными данными. Иногда вам может потребоваться преобразовать строку в дату в Pandas. В этой статье мы рассмотрим несколько способов сделать это с помощью Pandas.

1. Использование функции to_datetime()

Функция to_datetime() позволяет преобразовывать объекты в Pandas в формат даты и времени. Она автоматически определит формат даты на основе переданной строки.

        
import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Дата': ['2022-05-01', '2022-06-01', '2022-07-01']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец 'Дата' в тип datetime
df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата'])

# Выводим DataFrame
print(df)
        
    

Результат выполнения кода:

        
        Дата
0   2022-05-01
1   2022-06-01
2   2022-07-01
        
    

2. Указание формата даты

Если вы заранее знаете формат даты в строке, вы можете явно указать его в функции to_datetime() с помощью параметра format.

        
import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Дата': ['01-05-2022', '01-06-2022', '01-07-2022']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец 'Дата' в тип datetime с указанием формата
df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата'], format='%d-%m-%Y')

# Выводим DataFrame
print(df)
        
    

Результат выполнения кода:

        
        Дата
0   2022-05-01
1   2022-06-01
2   2022-07-01
        
    

3. Обработка некорректных дат

Pandas автоматически обрабатывает случаи, когда встречаются некорректные даты. Например, если вам дана строка с некорректной датой '2022-02-30', Pandas преобразует эту строку в NaT (Not a Time).

        
import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Дата': ['2022-02-28', '2022-02-30']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец 'Дата' в тип datetime
df['Дата'] = pd.to_datetime(df['Дата'])

# Выводим DataFrame
print(df)
        
    

Результат выполнения кода:

        
        Дата
0   2022-02-28
1   NaT
        
    

4. Работа с форматом UNIX времени

Pandas также поддерживает преобразование строки в формате UNIX времени в тип datetime. Для этого вы можете использовать функцию to_datetime() с параметром unit='s' (секунды) или unit='ms' (миллисекунды).

        
import pandas as pd

# Создаем пример DataFrame
data = {'Время': ['1643587200', '1643673600']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец 'Время' в тип datetime
df['Время'] = pd.to_datetime(df['Время'], unit='s')

# Выводим DataFrame
print(df)
        
    

Результат выполнения кода:

        
        Время
0   2022-01-31 00:00:00
1   2022-02-01 00:00:00
        
    

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как перевести строку в дату в Python с помощью библиотеки Pandas. Мы изучили простой способ использования функции to_datetime(), указание формата даты и обработку некорректных дат. Теперь у вас есть несколько методов для работы с датами в Pandas, которые помогут вам в анализе данных.