如何在 Pandas DataFrame 中将字符串转换为日期时间 - Python

在处理时间序列数据时，我们经常需要将字符串转换为日期时间形式进行操作。在 Pandas 中，我们可以使用 to_datetime() 函数将字符串转换为日期时间类型。本文将介绍如何在 Pandas DataFrame 中将字符串转换为日期时间类型。

准备数据

在开始之前，我们需要准备一个包含日期时间字符串的 Pandas DataFrame。下面是一个示例数据：

import pandas as pd

data = {"date": ["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"],
        "value": [1, 2, 3]}

df = pd.DataFrame(data)

上述代码创建了一个包含日期时间字符串和数值的 DataFrame，如下所示：

         date  value
0  2021-01-01      1
1  2021-01-02      2
2  2021-01-03      3

转换日期时间字符串

接下来，我们将使用 to_datetime() 函数将日期时间字符串转换为日期时间类型。示例代码如下：

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])

上述代码将 DataFrame 中的 "date" 列转换为日期时间类型。转换后的 DataFrame 如下所示：

        date  value
0 2021-01-01      1
1 2021-01-02      2
2 2021-01-03      3

我们可以检查 "date" 列的数据类型，如下所示：

print(df["date"].dtype)

输出结果如下：

datetime64[ns]

操作日期时间数据

转换为日期时间类型后，我们可以像操作数值一样对日期时间进行操作。例如，我们可以提取年、月、日等信息：

df["year"] = df["date"].dt.year
df["month"] = df["date"].dt.month
df["day"] = df["date"].dt.day

上述代码将 DataFrame 中的 "date" 列中的年、月、日分别提取出来，并分别添加到 DataFrame 中的 "year"、"month"、"day" 列中。转换后的 DataFrame 如下所示：

        date  value  year  month  day
0 2021-01-01      1  2021      1    1
1 2021-01-02      2  2021      1    2
2 2021-01-03      3  2021      1    3

结论

使用 to_datetime() 函数将字符串转换为日期时间类型是 Pandas 中处理时间序列数据的基础步骤之一。通过转换后，我们可以对日期时间进行各种操作，进而深入挖掘数据的价值。