如何在pandas python中将字符串转换为日期时间格式？

Question

我在名为train的数据帧中有一个类型为string(object)的列I_DATE,如下所示.

I_DATE
28-03-2012  2:15:00 PM
28-03-2012  2:17:28 PM
28-03-2012  2:50:50 PM

如何将I_DATE从字符串转换为数据时格式并指定输入字符串的格式.我看到了一些答案,但它不适用于AM/PM格式.

另外,如何根据pandas中的日期范围过滤行？

Answer 1

使用to_datetime,不需要格式字符串,解析器是男人/女人足以处理它:

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0   2012-03-28 14:15:00
1   2012-03-28 14:17:28
2   2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

要访问日期/日期/时间组件,请使用dt访问者:

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

您可以使用字符串过滤作为示例:

In [59]:
df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start = dt.datetime(2015,1,1), end = dt.datetime.now())})
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

Answer 2

方法：1

给定原始string格式：2019/03/04 00:08:48

您可以使用

updated_df = df['timestamp'].astype('datetime64[ns]')

结果将采用以下datetime格式：2019-03-04 00:08:48

方法：2

updated_df = df.astype({'timestamp':'datetime64[ns]'})

Answer 3

对于 AM/PM 格式的日期时间，时间格式为'%I:%M:%S %p'。请访问https://strftime.org/查看所有可能的格式组合。format=注意：如果您有像 OP 中那样的时间组件，如果您通过了（请参阅此处了解更多信息），转换将完成得非常非常快。

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'], format='%d-%m-%Y %I:%M:%S %p')

要使用范围过滤日期时间，您可以使用query：

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2015-01-01', '2015-04-01')})
df.query("'2015-02-04' < date < '2015-02-10'")

或用于between创建蒙版和过滤器。

df[df['date'].between('2015-02-04', '2015-02-10')]