Python -将Pandas列转换为DateTime
我在以字符串格式导入的pandas DataFrame中有一个字段。它应该是日期时间变量。如何将其转换为datetime列，然后根据日期进行过滤。
例：
- DataFrame Name: raw_data
- Column Name: Mycol
- Value Format in Column: ‘05SEP2014:00:00:00.000’
问题答案：
使用该to_datetime函数，指定一种格式以匹配您的数据。
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
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问题内容： 我的数据集具有n个日期的位置信息。问题在于每个日期实际上是一个不同的列标题。例如，CSV看起来像 我想要的是它看起来像 问题是我不知道列中有多少个日期（尽管我知道它们总是以名字开头） 问题答案： 从v0.20开始，melt是一阶函数，你现在可以使用
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问题内容： 我有以下数据框： 我要这样 堆叠/堆叠似乎不起作用。 问题答案： 您正在寻找： 以及是否要重新排列列：
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问题内容： 我有以下Python pandas数据框： 我想要： 我看过pivot（），pivot_table（），Transpose和unstack（），它们似乎都没有给我。熊猫新手，所以所有帮助表示赞赏。 问题答案： 您需要通过转置： 如果需要重命名列，则有点复杂： 另一个更快的解决方案是使用： 时间 ：
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问题内容： 我有这样的词典列表： 我想把它变成这样的大熊猫： 注意：列的顺序无关紧要。 如何将字典列表转换为如上所述的？ 问题答案： 假设d你的字典列表很简单：
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所以我的数据集有一些n个日期的位置信息。问题是每个日期实际上是不同的列标题。例如CSV看起来像 我想让它看起来像 我的问题是我不知道该列中有多少个日期（尽管我知道它们总是在name之后开始）
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问题内容： 我有一个包含四列的。我想将此DataFrame转换为python字典。我希望第一列的元素为，同一行中其他列的元素为。 数据框： 输出应如下所示： 字典： 问题答案： 该方法将列名设置为字典键，因此你需要稍微调整DataFrame的形状。将“ ID”列设置为索引，然后转置是实现此目的的一种方法。 还接受一个“东方”参数，你需要该参数才能为每列输出值列表。否则，将为每一列返回形式的字典。