将对象转换为数据帧列[duplicate]中的日期时间
我有一个数据框，其中一列叫做“逐步更新日期”，它包含对象，看起来像：
|Step-up date
0|Mar-24
1|Jul-22
2|Feb-21
etc...
3月24日表示2024年3月，所以我想知道是否有办法将该列转换为日期，所以3月24日将是2024-03-01（yyyy-mm-dd），只是让它自动成为每月的第1个值它更容易
共有2个答案
先在年前加20，然后用pd.to_datetime：
df['Step-up date'] = df['Step-up date'].apply(lambda x:
pd.to_datetime(x.replace('-', '-20')))
由于未指定日期，pandas始终添加day=1，为了正确解析，请使用%b-%y将中月份名称的前3个字母和年份的最后2个数字格式化为\u datetime：
df['Step-up date'] = pd.to_datetime(df['Step-up date'], format='%b-%y')
print (df)
Step-up date
0 2024-03-01
1 2022-07-01
2 2021-02-01
-
我有一个熊猫列，其中包含时间数据和列数据类型是对象。 如何将列转换为Datatime
-
我正在尝试将RDD[String]转换为数据框。字符串是逗号分隔的，所以我希望逗号之间的每个值都有一列。为此，我尝试了以下步骤： 但我明白了： 这不是这篇文章的副本（如何将rdd对象转换为火花中的数据帧），因为我要求RDD[字符串]而不是RDD[行]。 而且它也不是火花加载CSV文件作为DataFrame的副本？因为这个问题不是关于将CSV文件读取为DataFrame。
-
有人知道如何将dataframe中的所有列值转换为int吗？ 假设我有一个包含 dtypes是对象，如何将其转换为int或numeric
-
问题内容： 我试图将字符串转换为日期时间对象。我从新闻提要中获取的字符串格式如下：“星期四，2014年10月16日美国东部时间01:16:17” 我尝试使用datetime.strptime（）进行转换。即 并得到以下错误： 追溯（最近一次通话最近）： 文件“”，第1行，位于datetime.strptime（’Thu，16 Oct 2014 01:16:17 EDT’，’％a，％d％b％Y％H：
-
我有一个pandas数据框架，其中混合了数据类型（DType），我希望将其转换为numpy结构化数组（或记录数组，在本例中基本相同）。对于纯数字数据帧，使用方法很容易做到这一点。我还需要将pandas列的数据类型转换为字符串而不是对象，以便使用numpy方法，该方法将数字和字符串输出到二进制文件，但不会输出对象。 简而言之，我需要将带有的panda列转换为字符串或unicode数据类型的numpy
-
问题内容： 考虑一个输入文件： 我可以将每月总计进行分组，如下所示： 分组总数的索引如下： 我想将索引重新格式化为日期时间格式（天可以是一个月的第一天）。 我尝试了以下方法： 和 都失败了。有人知道我该怎么做吗？ 问题答案： 考虑按“ M”进行重采样，而不是按DatetimeIndex的属性分组： 注意：如果您不想在这两个月之间，则必须删除NaN。