小编Mad*_*dan的帖子

我的其中一列中包含以下数据：

df['DOB']

0    01-01-84
1    31-07-85
2    24-08-85
3    30-12-93
4    09-12-77
5    08-09-90
6    01-06-88
7    04-10-89
8    15-11-91
9    01-06-68
Name: DOB, dtype: object

我想将其转换为数据类型列。我尝试了以下操作：

print(pd.to_datetime(df1['Date.of.Birth']))
0   1984-01-01
1   1985-07-31
2   1985-08-24
3   1993-12-30
4   1977-09-12
5   1990-08-09
6   1988-01-06
7   1989-04-10
8   1991-11-15
9   2068-01-06
Name: DOB, dtype: datetime64[ns]

如何获取日期为1968-01-06而不是2068-01-06？

我正在使用 pandas 版本 1.0.5

下面的示例数据框列出了三天内记录的时间间隔，我寻找每天都有哪些时间间隔重叠的地方。

例如，所有三个日期（黄色突出显示）的重叠时间之一是 1:16 - 2:13。另一个（蓝色突出显示）为 18:45 - 19:00

所以我的预期输出是这样的：[57,15]因为

• 57 - 1:16 - 2:13 之间的分钟。
• 18:45 - 19:00 之间 15 分钟

请使用输入数据帧的生成器：

import pandas as pd
dat1 = [
    ['2023-12-27','2023-12-27 00:00:00','2023-12-27 02:14:00'],
    ['2023-12-27','2023-12-27 03:16:00','2023-12-27 04:19:00'],
    ['2023-12-27','2023-12-27 18:11:00','2023-12-27 20:13:00'],
    ['2023-12-28','2023-12-28 01:16:00','2023-12-28 02:14:00'],
    ['2023-12-28','2023-12-28 02:16:00','2023-12-28 02:28:00'],
    ['2023-12-28','2023-12-28 02:30:00','2023-12-28 02:56:00'],
    ['2023-12-28','2023-12-28 18:45:00','2023-12-28 19:00:00'],
    ['2023-12-29','2023-12-29 01:16:00','2023-12-29 02:13:00'],
    ['2023-12-29','2023-12-29 04:16:00','2023-12-29 05:09:00'],
    ['2023-12-29','2023-12-29 05:11:00','2023-12-29 05:14:00'],
    ['2023-12-29','2023-12-29 18:00:00','2023-12-29 19:00:00']
       ]
df = pd.DataFrame(dat1,columns = ['date','Start_tmp','End_tmp'])
df["Start_tmp"] = pd.to_datetime(df["Start_tmp"])
df["End_tmp"] …