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    datetime模块

    字符串和 Datetime 之间的转换 对于 datetime 模块的所有与时间点相关的对象: 这些对象转化成字符串只需要利用 str 函数(格式化) 也可以利用对象的 strftime()方法,该方法需要传入参数来指定格式化的形式...通过字符串得到这些对象一般要借助对应类的方法 strptime,这个方法需要传入两个参数,一个参数是要解析的字符串,一个参数是规定了字符串的格式。...datetime.strptime('2022-02-10','%Y-%m-%d')需要注意的是两个参数的形式必须完全一致否则会解析错误。...考虑到 strptime()方法不适用于格式不相同的字符串转化为时间对象,这里可以使用dateutil.parser.parse()函数对一些常见的时间字符串进行自动解析(这个库会在安装 pd 时自动安装...),另外也可以调节参数对解析方式微调 from dateutil.parser import parse parse('2011-01-03') parse('6/12/2011', dayfirst=

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    Pandas DateTime 超强总结

    要将 datetime 列的数据类型从 string 对象转换为 datetime64 对象,我们可以使用 pandas 的 to_datetime() 方法,如下: df['datetime'] =...pd.to_datetime(df['datetime']) 当我们通过导入 CSV 文件创建 DataFrame 时,日期/时间值被视为字符串对象,而不是 DateTime 对象。...pandas to_datetime() 方法将存储在 DataFrame 列中的日期/时间值转换为 DateTime 对象。将日期/时间值作为 DateTime 对象使操作它们变得更加容易。...[ns] 表示基于纳秒的时间格式,它指定 DateTime 对象的精度 此外,我们可以让 pandas 的 read_csv() 方法将某些列解析为 DataTime 对象,这比使用 to_datetime...为此,我们可以简单地在 datetime 列上应用 max() 和 min() 方法,如下所示: display(df.datetime.min()) display(df.datetime.max()

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