相关疑难解决方法(0)

我正在尝试将一列日期时间字符串转换为 Pandas 可理解的日期时间格式。当然，我已经用谷歌搜索并尝试了几种解决方案。 将 Pandas 列转换为日期时间

这对我来说似乎是最令人鼓舞的，但两种推荐的方法都不适用于我的数据集。详细信息：数据集名称：co，

列：索引列，

格式：15.07.2015 24:00 之前或之后没有更多的空白。

我的努力：

co['newdate'] = pd.to_datetime(co.index, format='%d.%m.%Y %H:%M')

在将 Index-col 转换为名为“Datum”的“正常”列后，我尝试了下一个

co['newdate'] = co['Datum'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d.%m.%Y %H:%M'))

错误：时间数据 '15.07.2015 24:00' 与格式 '%d.%m.%Y %H:%M' 不匹配

两种解决方案都会出现此错误。任何人的想法？

需要指导如何在Pandas将值打印到Excel sheet.

我是新手Pandas，当值输出到Excel sheet. 完成一些条件/函数计算后，该值将输出到Excel. 我的当前值似乎不是string format一种Excel友好的日期格式。

值的输出如下所示：

需要将输出格式化为日期格式

我确实尝试了 的选项strptime，但根据我的理解，这些值也会以字符串格式给出输出。奇怪的是，我也无法Excel使用格式化选项将列格式化为日期格式Excel。

感谢您的时间和帮助。

我的代码是这样的：

def calculate(snumber,owner,reason):
    #some if conditions and then
    date11 = Date + relativedelta(months = 1)
    return date11.strftime('%d %b %Y')


df['date1'] = df.apply(lambda x: calculate(x['snumber'], x['owner'], x['reason']), axis=1)

我有一个包含如下字符串的列的熊猫数据框

01-May-2012  16:44:55.113
01-Jun-2012  18:49:57.466
01-May-2012  14:64:45.119
01-May-2012  14:23:55.113

我想将其转换为以下格式。

2012-05-01 16:44:55.113
2012-06-01 18:49:57.466
2012-05-01 14:64:45.119
2012-05-01 14:23:55.113

我尝试使用 pandas.to_datetime(df['date time']) 但我收到错误未知字符串值。我还尝试将字符串拆分为两列并仅转换日期部分，但遇到了类似的错误

我是熊猫新手。我有以下 pandas 数据框，其中包含以下值：

index print_statement      timestamp 
0     echo "I AM HAPPY2" 2018-11-12 08:01:00       
1     echo "I AM HAPPY3" 2018-11-12 08:01:00       
2     echo "I AM HAPPY1" 2018-11-12 08:01:00       
3     echo "I AM HAPPY4" 2018-12-12 08:02:00      
4     echo "I AM HAPPY5" 2018-12-13 08:02:00  

我想将 df 进行比较： - 假设我有一个 time_argument ，它是datetime.datetime(2018, 12, 12, 5, 1)。我想将结果存储在另一个dataframe时间戳> time_argument 中。

我尝试使用以下方法：

for index, row in df.iterrows():
     date_store = row['time_to_expire']
     if date_store.to_pydatetime() >= ii:
         df_final = row

但我没有得到想要的答案。

希望我能清楚地回答这个问题。