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Python:不知道如何为to_datetime()获取正确的格式

Python中的to_datetime()函数是pandas库中的一个方法,用于将字符串或其他可解析为日期时间的对象转换为pandas的日期时间格式。

要为to_datetime()获取正确的格式,可以使用以下方法:

  1. 确定输入数据的日期时间格式:首先,需要了解输入数据的日期时间格式是什么样的。常见的日期时间格式包括"%Y-%m-%d"(年-月-日),"%Y-%m-%d %H:%M:%S"(年-月-日 时:分:秒)等。可以通过查看数据的样本来确定日期时间的格式。
  2. 使用正确的格式字符串:根据确定的日期时间格式,将其作为参数传递给to_datetime()函数的format参数。例如,如果日期时间格式是"%Y-%m-%d",则可以使用以下代码将字符串转换为日期时间格式:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

date_string = "2022-01-01"
date_format = "%Y-%m-%d"
date = pd.to_datetime(date_string, format=date_format)
  1. 处理不同日期时间格式:如果输入数据的日期时间格式不统一,可以使用多个format参数来处理不同的日期时间格式。to_datetime()函数会尝试使用提供的格式字符串进行解析,直到找到一个有效的格式为止。例如:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

date_strings = ["2022-01-01", "2022-01-02 12:00:00", "2022/01/03"]
date_formats = ["%Y-%m-%d", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y/%m/%d"]
dates = pd.to_datetime(date_strings, format=date_formats)
  1. 处理缺失值和异常值:在转换日期时间时,可能会遇到缺失值或异常值。可以使用errors参数来处理这些情况。默认情况下,errors参数的值为"raise",表示遇到无效的日期时间格式时会引发异常。可以将errors参数设置为"coerce",以将无效的日期时间值转换为NaT(Not a Time)。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd

date_string = "2022-01-01"
date_format = "%Y-%m-%d"
date = pd.to_datetime(date_string, format=date_format, errors="coerce")

这样,无效的日期时间值将被转换为NaT。

总结:

to_datetime()函数是pandas库中用于将字符串或其他可解析为日期时间的对象转换为pandas的日期时间格式的方法。为了获取正确的格式,需要确定输入数据的日期时间格式,并将其作为format参数传递给to_datetime()函数。如果输入数据的日期时间格式不统一,可以使用多个format参数来处理不同的日期时间格式。还可以使用errors参数来处理缺失值和异常值。

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