首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将字符串日期列转换为int列以便在python中合并

将字符串日期列转换为int列以便在Python中合并,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要将字符串日期列转换为日期类型。可以使用Python的datetime模块中的strptime函数来实现。strptime函数可以将字符串按照指定的格式转换为日期对象。
  2. 然后,将日期对象转换为整数列。可以使用日期对象的toordinal方法将日期对象转换为自公元1年1月1日以来的天数。这样可以将日期表示为一个整数。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
from datetime import datetime

# 假设有一个字符串日期列
date_strings = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']

# 将字符串日期列转换为日期对象
date_objects = [datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').date() for date_str in date_strings]

# 将日期对象转换为整数列
int_column = [date.toordinal() for date in date_objects]

print(int_column)

在上面的示例代码中,首先使用datetime.strptime函数将字符串日期转换为日期对象。其中'%Y-%m-%d'是日期的格式,具体含义如下:

  • %Y:四位数的年份表示(例如2022)
  • %m:两位数的月份表示(01表示一月)
  • %d:两位数的日期表示(01表示第一天)

然后,使用日期对象的toordinal方法将日期对象转换为整数列。最后,打印整数列的结果。

这样,你就可以将字符串日期列转换为整数列,以便在Python中进行合并操作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

python数字字符串固定位数_python-String转换为64位整数映射字符自定…「建议收藏」

您将4个不同“数字”的字符串解释为数字,因此4为基数.如果您有一串实际数字,范围为0-3,则可以让int()真正快速地生成一个整数. def seq_to_int(seq, _m=str.maketrans...(‘ACGT’, ‘0123’)): return int(seq.translate(_m), 4) 上面的函数使用str.translate()用匹配的数字替换4个字符的每个字符(我使用静态str.maketrans...() function创建转换表).然后所得的数字字符串解释为4为底的整数....8字节整数表示形式.在上面的输出示例,我使用format()字符串分别将该整数值格式化为十六进制和二进制字符串,然后这些表示形式零填充到64位数字的正确位数....要将其与到目前为止发布的其他方法进行比较,还需要调整一些方法产生整数,并将其包装到函数: def seq_to_int_alexhall_a(seq, mapping={‘A’: b’00’, ‘C

9.7K40
  • 【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    这对我们原始dataframe的影响有限,这是由于它只包含很少的整型。 同理,我们再对浮点型进行相应处理: 我们可以看到所有的浮点型都从float64换为float32,内存用量减少50%。...因为Python是一种高层、解析型语言,它没有提供很好的对内存数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串一种碎片化方式进行存储,消耗更多的内存,并且访问速度低下。...在object的每一个元素实际上都是存放内存真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样Numpy数据类型存储,和字符串怎样Python内置类型进行存储的。...你可以看到这些字符串的大小在pandas的series与在Python的单独字符串是一样的。...dtype参数接受一个列名(string型)为键字典、Numpy类型对象为值的字典。 首先,我们每一的目标类型存储在列名为键的字典,开始前先删除日期,因为它需要分开单独处理。

    8.7K50

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    2、Python基于文件对象分为3种方法 hon基于文件对象分为3种方法 Methods Describe Return read 读取文件的全部数据,直到到达定义的size字节数上限 内容字符串,所有行合并为一个字符串...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为空, 用来特定的数据转换为字典对应的函数的浮点型数据。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle尝试旧的python2名称映射到新名称在python3使用。

    6.5K30

    强大易用的ExcelJson工具「建议收藏」

    好久没更新了,最近配置json文件的时候发现以前用的exceljson转换器不好用了,上网找了几个都不能满足需求,于是自己用python写了一个。...,格式为 表名#修饰符,修饰符可以为: obj:该表的每一项作为单独的对象输出,如果是从表则直接单独每一条数据作为子项目添加到上级表单 dic:该表字典的形式输出,每条数据的主键作为字典每一项的...key,如果是从表则根据依赖的主表主键合并为字典并以输出到对应主表 不加限定或其他限定则均默认为列表输出,如果是从表则根据依赖的主表主键合并为列表并以输出到对应主表 加限定的从表格式为 从表名#修饰符...则该不会被读取 主键*开头,没有主键则默认除映射主表列以外的第一为主键 数据类型会自动识别,也可在列名后面可以跟修饰符进行限定,格式为 键名#修饰符 修饰符可以为: int : 如果是数值类型则强制转换为整形...格式:键名#修饰符#小数位数 str : 字符串 bool : 0或false输出false,其他输出true date : 输出日期格式 obj : 数据拆分为多个子项来替代当前项,每一项’|‘分隔

    6.7K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    2、Python基于文件对象分为3种方法 hon基于文件对象分为3种方法 Methods Describe Return read 读取文件的全部数据,直到到达定义的size字节数上限 内容字符串,所有行合并为一个字符串...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" 2、常见问题 路径内有中文csv >>> import pandas as pd >>> #df=pd.read_csv...converters : dict, optional 字典, 选填, 默认为空, 用来特定的数据转换为字典对应的函数的浮点型数据。...如果"fix_imports", 如果是True, pickle尝试旧的python2名称映射到新名称在python3使用。

    6.1K20

    一场pandas与SQL的巅峰大战(三)

    无论是在read_csv还是在read_excel,都有parse_dates参数,可以把数据集中的一或多转成pandas日期格式。...日期转换 1.可读日期换为unix时间戳 在pandas,我找到的方法是先将datetime64[ns]转换为字符串,再调用time模块来实现,代码如下: ?...在pandas,我们看一下如何str_timestamp换为原来的ts。这里依然采用time模块的方法来实现。 ?...位 对于初始是ts这样年月日时分秒的形式,我们通常需要先转换为10位年月日的格式,再把中间的横杠替换掉,就可以得到8位的日期了。...由于打算使用字符串替换,我们先要将ts转换为字符串的形式,在前面的转换,我们生成了一str_ts,该的数据类型是object,相当于字符串,可以在此基础上进行这里的转换。 ?

    4.5K20

    2小时完成的第一个副业单子:Python修正excel表格数据

    一、前言 大家好,今天我来介绍一下我接的zhenguo老师的第一个Python单子。我完成这个单子前后不到2小时。...utils包下cell模块的两个方法,第一个方法get_column_letter的作用是整型转换为对应excel属性的字符串,例如:12换为L,50换为AX 第二个方法是字符串换为整型,...其本质类似于10进制和27进制之间的转换,当然你也可以自己写,下面附上自己写的行(整型)转换为字符串)的代码。...for i in range(ord('B'),ord('I')):                 material = []                 #日期换为与生产记录更新相对应写法的形式....xlsx') ws = wb.active #获取日期 def get_date():     for row in range(3,ws.max_row + 1):         #日期进行分割合并转换成与

    1.2K30

    Pandas内存优化和数据加速读取

    对于object型,下图对比展示了数值型数据怎样Numpy数据类型存储,和字符串怎样Python内置类型进行存储的: ? 和数值类数据不同, object 类型的内存使用是可变的。...category 类型在底层使用了int值来表示一个的值,而不是使用原始值。pandas 使用一个单独的映射词典这些int值映射到原始值。只要当一个包含有限的值的集合时,这种方法就很有用。...当我们转换成 category dtype 时,pandas 就使用最节省空间的 int 子类型来表示该的所有不同值。...例如,如果您有10年的分钟频率耗电量数据,即使你指定格式参数,只需将日期和时间转换为日期时间可能需要20分钟。你真的只想做一次,而不是每次运行你的模型,进行测试或分析。...你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理,然后数据存储在已处理的表单,以便在需要时使用。但是,如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理?

    2.7K20

    Python数据分析的数据导入和导出

    na_values:指定要替换为NaN的值。可以是标量、字符串、列表或字典。 parse_dates:指定是否解析日期。默认为False。 date_parser:指定用于解析日期的函数。...它的作用是指定的JSON文件加载到内存并将其解析成Python对象。这个函数通常用于读取存储数据的JSON文件,以便在程序对数据进行操作和处理。...errors:可选,一个字符串,表示遇到解码错误时的处理方式。默认为'strict'。 object_hook:可选,一个函数,用于解析的JSON对象转换为自定义的Python对象。...parse_float:可选,一个函数,用于解析的浮点数转换为自定义的Python对象。默认为None。 parse_int:可选,一个函数,用于解析的整数转换为自定义的Python对象。...JSON文件可以包含不同类型的数据,如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。 解析后的Python对象的类型根据JSON文件的数据类型进行推断。

    23910

    玩转数据处理120题|Pandas版本

    平均值 难度:⭐⭐ Python解法 df['popularity'].mean() # 4.75 10 格式转换 题目:grammer换为list 难度:⭐⭐ Python解法 df['grammer...Python解法 df.head() 23 数据计算 题目:salary数据转换为最大值与最小值的平均值 难度:⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...').mean() 25 时间转换 题目:createTime时间转换为月-日 难度:⭐⭐⭐ 期望输出 ?...⭐⭐ Python解法 df['test'] = df['education'] + df['createTime'] 36 数据处理 题目:education与salary合并为新的一 难度...[0] 45 缺失值处理 题目:检查数据是否含有任何缺失值 难度:⭐⭐⭐ Python解法 df.isnull().values.any() # False 46 数据转换 题目:salary类型转换为浮点数

    7.5K40

    Python批量处理Excel数据后,导入SQL Server

    ” 这个有一定难度,excel里直接很简单,直接选中需要的数据,然后在开始-数据格式栏选择短日期即可。.../1/6 # 推算出 excel 天数日期 是从1899.12.30开始计算 start = date(1899,12,30) # days转换成 timedelta 类型...offset 这里比较难想的就是天数计算起始日期,不过想明白后,其实也好算,从excel我们可以直接日期天数转成短日期,等式已经有了,只有一个未知数x,我们只需一个一元一次方程即可解出未知数x...代码如下,首先将字符串按格式转变成日期类型数据,原数据为06/Jan/2022 12:27(数字日/英文月/数字年 数字小时:数字分钟),按日期格式化符号解释表对应关系替换即可。.../Jan/2022 12:27 2022-1-6 # 测试 print(time,':', type(time)) # 字符串转成日期 time_format = datetime.strptime

    4.6K30

    esproc vs python 5

    pd.concat()每个贷款的分期信息合并成一个dataframe。 结果: esproc ? python ? ?...指定起始时间和终止时间 datetime.datetime.strptime(str, '%Y-%m-%d')字符串日期格式转换为日期格式 pd.to_datetime()date转换成日期格式...筛选出在该时间段内数据的销售额AMOUNT字段,求其和,并将其和日期放入初始化的date_amount列表。 pd.DataFrame()生成结果 结果: esproc ? python ? ?...我们的目的是ANOMOALIES字段按空格拆分为多个字符串,每个字符串和原ID字段形成新的记录。 esproc ? A4:news函数的用法在第一例已经解释过,这里不再赘述。...key_array np.array([key_array,anomalies])将他们转换成数组,array.T,数组置(置也可以用注释掉的那行代码np.traspose()函数),然后由pd.DataFrame

    2.2K20

    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据的逗号。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示文件的这些行作为标题(意味着每一有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例的2;本例的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" infer_datetime_format : boolean, default False 如果设定为True并且...parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析。

    3.8K20

    Read_CSV参数详解

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据的逗号。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示文件的这些行作为标题(意味着每一有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例的2;本例的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" infer_datetime_format : boolean, default False 如果设定为True并且...parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析。

    2.7K60

    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据的逗号。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示文件的这些行作为标题(意味着每一有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例的2;本例的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" infer_datetime_format : boolean, default False 如果设定为True并且...parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析。

    6.4K60

    实操 | 内存占用减少高达90%,还不用升级硬件?没错,这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件,不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件,并且在第一行为每一添加了名字。...因为 Python 是一种高级的解释语言,它不能对数值的存储方式进行细粒度控制。 这种限制使得字符串分散的方式存储在内存里,不仅占用了更多的内存,而且访问速度较慢。...当我们换为 category dtype 时,Pandas 使用了最省空间的 int 子类型,来表示一中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...dtype 参数可以是一个字符串)列名称作为 keys、 NumPy 类型对象作为值的字典。 首先,我们的最终类型、以及的名字的 keys 存在一个字典。...因为日期需要单独对待,因此我们先要删除这一。 现在,我们可以使用字典、以及几个日期的参数,通过几行代码,正确的类型读取日期数据。

    3.6K40

    前端JS手写代码面试专题(一)

    这里需要注意的一点是,虽然问题要求不覆盖现有属性,但这个解决方案实际上在属性名冲突时会obj2的属性为准。这是因为在合并时,后面对象的属性会覆盖前面对象同名的属性。...接着,通过调用toISOString()方法,日期换为ISO 8601扩展格式的字符串(例如:“2023-04-01T12:00:00.000Z”)。...8、如何包含连字符(-)和下划线(_)的字符串换为驼峰命名风格呢? 在JavaScript开发,对字符串的处理是日常任务不可或缺的一部分。...那么,如何包含连字符(-)和下划线(_)的字符串换为驼峰命名风格呢?例如,字符串“secret_key_one”会被转换为“secretKeyOne”。.../g来查找字符串的所有连字符或下划线,以及紧随其后的任意字符。在replace方法中使用的回调函数这些匹配到的字符转换为大写,而连字符或下划线本身则被移除,从而实现了转换为驼峰命名的效果。

    16910

    pandas.read_csv参数详解

    分隔符长于一个字符并且不是‘\s+’,将使用python的语法分析器。并且忽略数据的逗号。...header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示文件的这些行作为标题(意味着每一有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例的2;本例的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3的值作为独立的日期; list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期使用 dict, e.g....{‘foo’ : [1, 3]} -> 1,3合并,并给合并后的起名为"foo" infer_datetime_format : boolean, default False 如果设定为True并且...parse_dates 可用,那么pandas尝试转换为日期类型,如果可以转换,转换方法并解析。

    3.1K30
    领券