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19.02.2021 04.12.2020 04.12.2020 我想将索引列设置为索引，但目前它是字符串类型的对象df['index'] = pd.date_time(df['index'])它看起来是这样的：2021-02-17 17.02.
浏览 14提问于2021-02-20得票数 0
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我有一个日期字符串数组，例如：["1999-2-4", "1989-2", "2020", "1914/09/01"] 我使用pandas的to_datetime将这些字符串转换为时间戳。我需要一些方法来知道字符串的原始精度是什么(即上面数组的日，月，年，日) 我最初尝试的是设置一个与精度数组匹配的格式数组： 1："%Y-%M-%D"
浏览 18提问于2020-07-29得票数 0
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我有一个日期列，在使用熊猫之后，read_csv被表示为对象类型。我正在尝试将它转换为熊猫日期时间对象，但是当使用pd.to_datetime()时，它返回不正确的datetime对象。例如，我有这种格式的日期( 01-06-68 )，其中01是日期，06是月份，68是年份。将熊猫to_datetime()应用于此字符串将返回2068-06-01，但应返回1968-06-01，其中06为一个月，01为一天。我尝试了每一种可能的解决方案，使用熊猫
浏览 3提问于2019-04-15得票数 1
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熊猫日期时间- YY
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我有一个日期列，我的日期以季度/YY格式: 2Q96，3Q96，直到1Q22。当我使用to_datetime将其转换为标准格式YYYY DD时，熊猫错误地将年数转换为2096,2097年，而不是1996年、1997年。我想知道是否有一个优雅的解决方案可以告诉to_datetime正确地识别年份范围。
浏览 11提问于2022-06-30得票数 0
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我试图将熊猫to_datetime对象与另一个to_datetime对象进行比较。在这两个位置上，我都是以date = pd.to_datetime('2017-01-03')的形式输入日期，但是当我在每个位置上运行一个打印语句时，在一种情况下我得到了2017-01-03，而在另一种情况下这会导致一个问题，因为如果我使用一个if语句来比较它们，比如if date1 == date2:，它们将不会进行相等的比较，而实际上它们是相等的。是否有可以强制to_date
浏览 3提问于2017-12-23得票数 1
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"12/31/1996"]))0 1995-02-042 1996-12-31我给出了两种不同的日期时间格式熊猫可以自动检测格式。在12/31/1996值中，我给出了mm/dd/yyyy格式。它仍然可以检测到正确的格式，而不显式地给出它。
那么，熊猫to_dat
浏览 6提问于2020-07-26得票数 4
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我读了一个包含日期的CSV文件。有些日期可能格式化错误，我想找到那些。使用下面的方法，我希望第二行是NaT.但是熊猫似乎忽略了指定的格式，不管我是设置infer_datetime_format还是exact。format="%Y %m %d", errors='coerce', exact=True) date1 2018-10-01
文档引用了，但是当我用普通的PythonFYI:这个问题似乎是
浏览 5提问于2019-11-04得票数 3
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我有一只熊猫数据，它记录了从今天上午8:00到明天早上7:00每天发生的事件的时间(因此，我不想添加日期值，以节省存储空间并简单地对其进行匹配)。看起来是这样的：63010 23:59:59.431256 # HH:MM:SS.ffffff63012我想创建一个记录每个事件之间时间间隔的新数据，因此我尝试：
>>> TimeDiff = df.Time.diff(p
浏览 0提问于2017-06-22得票数 1
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目前我的数据有日期作为01JAN2017，我如何使熊猫理解为日期类型，我需要的数据是日期类型，以过滤它为不同的时间框架。我用了下面的但是，当我检查周的数据类型时，它仍然显示为object如果你也能告诉我一些其他的链接，这样我就能读到更多关于这方面的内容，这将是非常有帮助的</e
浏览 5提问于2017-09-16得票数 0
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我有一个带有时间戳格式的excel数据，如“2019-06-10T14:05:05:00+05:30”YYYY -DDTHH:MM:SS，我希望它被转换成"2019-06-10 14:05“YYYY -DD HH:MM，
是否可以使用Excel或Python库将其转换成所需的格式？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 1
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我使用的是这个DF(output_final_date)，它有列：Year 481 non-null int32dtypes: int32(3)
但是，当我应用公式：output_final_date['Date'] = pd.to_datetime(output_final_date) --我得到的是下面的错误
浏览 0提问于2020-02-06得票数 0
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我试图清理‘混乱’的日期，并转换成一个日-月-年格式通过一个功能。我已经测试了我的功能，它产生了正确的结果。如果输入是：
subset:
ID2 22-Mar-76
3 14&
浏览 0提问于2019-03-29得票数 1
我的csv文件中有一列我希望按日期时间排序。格式类似于2020-10-06 03:28:00。我试着这样做，但似乎什么都没有发生。df = pd.read_csv('data.csv')df.to_csv('btc.csv', index= False)
我需要让.to_csv中的index=为False，这样它才能正确地格式化，以便稍后使用，所以如果这会导致问题，我就不能删除它。dtime是我在csv文件中的第一列，第二
浏览 2提问于2020-10-06得票数 0
我对熊猫的to_datetime功能有问题import pandas as pd '1900-01-01'],我不知道为什么<em
浏览 1提问于2020-06-04得票数 1
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我对熊猫的to_datetime函数和熊猫的日期时间都有一些困难。具体来说，to_datetime在应用于熊猫系列时失败了，没有做任何事情，我必须显式地逐个迭代每个值，以使函数正常工作，尽管(至少根据)两者都应该同样工作。谢谢,
戴夫
浏览 1提问于2014-01-14得票数 7
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我已经搜索过了，我发现的问题似乎没有涵盖我的案件。我遵循了的代码，使用了来自的指令，并用JuupyterPython记事本编写了以下代码：import pandas as pd熊猫/_libs/parsers.pyx在pandas._libs.parsers.TextR
浏览 0提问于2019-09-03得票数 1
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推断日期格式与传递解析器
、、、
熊猫内部问题:我惊讶地发现，在date_parser中显式传递一个可调用的pandas.read_csv比使用infer_datetime_format=True要慢得多。在下面的例子中，infer_datetime_format=True花费了十分之一的时间以指定的格式传递日期解析器。我会天真地认为后者会更快，因为它是明确的
浏览 3提问于2018-02-11得票数 13
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