📅 最后修改于: 2023-12-03 15:33:24.458000 🧑 作者: Mango
Pandas 是 Python 的一个强大的数据分析库，它支持将字符串转换为日期类型，并具有一些方便的方法来处理日期数据。在数据分析中，经常需要对时间序列数据进行分析，因此将字符串转换为日期是极为常见的操作。
Pandas 的 to_datetime() 函数可以将字符串转换为日期。
import pandas as pd
date_str = '2022-05-15'
date = pd.to_datetime(date_str)
print(date)
输出结果：
2022-05-15 00:00:00
to_datetime() 函数默认将字符串转换为 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 格式的日期。
如果需要将字符串转换为特定格式的日期，可以通过指定 format 参数来实现。例如，将日期字符串转换为 MM/DD/YYYY 格式：
date_str = '05/15/2022'
date = pd.to_datetime(date_str, format='%m/%d/%Y')
print(date)
输出结果：
2022-05-15 00:00:00
format 参数的取值与 time 模块中的 strftime() 函数的格式化字符串参数相同。
如果需要同时将多个日期字符串转换为日期，可以将它们放入一个列表中，然后使用 to_datetime() 函数实现转换。
date_list = ['2022-05-15', '2022-05-16', '2022-05-17']
dates = pd.to_datetime(date_list)
print(dates)
输出结果：
DatetimeIndex(['2022-05-15', '2022-05-16', '2022-05-17'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
将多个日期字符串转换为日期后，可以使用 Pandas 的时间序列方法来处理日期数据。例如，可以使用 dt 属性提取年、月、日等信息。
print(dates.dt.year)
print(dates.dt.month)
print(dates.dt.day)
如果需要处理数据框中的日期数据，可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数从 CSV 文件中读取数据，并将指定列转换为日期类型。
例如，假设有一个 CSV 文件中包含日期数据：
date,value
2022-05-15,10
2022-05-16,20
2022-05-17,30
可以使用如下代码读取该文件：
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'])
print(df.dtypes)
输出结果：
date datetime64[ns]
value int64
dtype: object
通过 parse_dates 参数指定 date 列转换为日期类型。读取后的数据框可以使用时间序列方法进行处理。例如：
print(df.loc[df['date'].dt.month == 5])
输出结果：
date value
0 2022-05-15 10
1 2022-05-16 20
2 2022-05-17 30
参考资料：