如何在 Pandas DataFrame 中将整数转换为日期时间？

让我们讨论如何在其中将 Integer 转换为 Datetime。现在要在 Pandas DataFrame 中将整数转换为日期时间，我们可以使用以下语法：

df[‘DataFrame Column’] = pd.to_datetime(df[‘DataFrame Column’], format=specify your format)

注意：整数数据必须与指定的格式匹配。

示例 #1：

Python

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating a dataframe
values = {'Dates':  [20190902, 20190913, 20190921],
          'Attendance': ['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出：

正如我们所见，“日期”列的数据类型是整数。现在要将其转换为日期时间，我们使用前面提到的语法。由于在此示例中日期格式为yyyymmdd ，因此日期格式可以表示如下：

format= '%Y%m%d'

对于我们的示例，将整数转换为 DateTime 的完整代码是：

Python

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating the dataframe
values = {'Dates':  [20190902, 20190913, 20190921],
          'Attendance': ['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# converting the integers to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出：

示例 #2：现在，假设 Dataframe 有一个格式为yymmdd的日期。在这种情况下，日期格式现在将包含小写的“y” ：

format='%y%m%d'

所以完整的Python代码如下所示：

Python

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates':  [190902, 190913, 190921],
          'Attendance': ['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing the integer dates to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%y%m%d')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出：

示例 #3：现在，假设您的整数同时包含日期和时间。在这种情况下，您应该指定的格式是：

format='%Y%m%d%H%M%S'

所以完整的Python代码将是：

Python

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates': [20190902093000, 20190913093000, 20190921200000],
          'Attendance': ['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing integer values to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d%H%M%S')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出：

示例 #4：考虑这个 DataFrame 在我们的 DateTime 值中包含微秒。在这种情况下，格式应指定为：

format='%Y%m%d%H%M%S%F'

所以完整的Python代码将是：

Python

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# creating dataframe
values = {'Dates':  [20190902093000912, 20190913093000444, 
                     20190921200000009],
          'Attendance': ['Attended', 'Not Attended', 'Attended']
          }
  
df = pd.DataFrame(values, columns=['Dates', 'Attendance'])
  
# changing the integer dates to datetime format
df['Dates'] = pd.to_datetime(df['Dates'], format='%Y%m%d%H%M%S%F')
  
# display
print(df)
print(df.dtypes)

输出：