将熊猫列转换为DateTime
共有3个答案
您可以使用DataFrame方法. Application（）对Mycols中的值进行操作：
>>> df = pd.DataFrame(['05SEP2014:00:00:00.000'],columns=['Mycol'])
>>> df
Mycol
0 05SEP2014:00:00:00.000
>>> import datetime as dt
>>> df['Mycol'] = df['Mycol'].apply(lambda x:
dt.datetime.strptime(x,'%d%b%Y:%H:%M:%S.%f'))
>>> df
Mycol
0 2014-09-05
如果要转换多个列，可以执行以下操作：
df[["col1", "col2", "col3"]] = df[["col1", "col2", "col3"]].apply(pd.to_datetime)
使用to_datetime函数，指定与数据匹配的格式。
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
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我有以下布尔值表： 我想创建一个具有相同索引的新数据帧，但每行都有前一列的前三个 True 列名。 如果一行少于三个真值，则新数据帧将具有空值。
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请考虑下表：对于每个代码，每一个状态都有一些值。 现在我想以这样的方式转置表，使成为列： 我不能让它工作，只转置那个特定的列。 在熊猫身上实现这一目标的好办法是什么？
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列
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我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，是一行23列。 我想把它转换成一个系列？我想知道做这件事最像蟒蛇的方式是什么？ 我试过pd。系列（我的结果），但它抱怨。它还没有聪明到意识到它仍然是数学术语中的“向量”。 谢谢！
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问题内容： 我已经读过一个对Pandas的SQL查询，并且值以dtype’object’的形式出现，尽管它们是字符串，日期和整数。我能够将日期“ object”转换为Pandas datetime dtype，但是在尝试转换字符串和整数时遇到错误。 这是一个例子： 将转换为日期时间可以： 但是尝试将转换为整数时出现错误： 注意：我尝试时遇到类似的错误 当尝试转换为字符串时，似乎什么也没有发生。 问
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问题内容： 我有以下熊猫数据框： 我想将日期时间索引转换为数据框的列。我尝试过，但结果没有改变。任何想法？ 问题答案： 需要分配输出或参数：