python中使用pd.to_datetime函数从1970开始的情况
python中使用pd.to_datetime函数从1970开始以纳秒计时的情况dataframe的时间列操作将图中的日期用pd.to_datetime转为datetimeyq_df['date'] = pd.to_datetime(yq_df['date'])使用上面代码之后时间变成了1970年解决办法修改类型即可我的原始数据类型为int所以出现了1970的情况yq_df['date'] = y
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python中使用pd.to_datetime函数从1970开始以纳秒计时的情况
dataframe的时间列操作
将图中的日期用pd.to_datetime转为datetime
yq_df['date'] = pd.to_datetime(yq_df['date'])
使用上面代码之后 时间变成了1970年
解决办法 修改类型即可
我的原始数据类型为int 所以出现了1970的情况
yq_df['date'] = yq_df['date'].astype('str')
yq_df['date'] = pd.to_datetime(yq_df['date'])
DataFrame从一列datetime提取三列年月日
yq_df['date'] = yq_df['date'].astype('str')
yq_df['date'] = pd.to_datetime(yq_df['date'])
yq_df['year'] = yq_df['date'].dt.year
yq_df['month'] = yq_df['date'].dt.month
yq_df['day'] = yq_df['date'].dt.day
print(yq_df)
结果如下图
DataFrame中的datetime列时间切片
方法一 直接切片 时间切片即取头也取到尾
yq_df.index = yq_df['date']
print(yq_df['2020':'2021'])
print(yq_df['2020-01':'2020-03'])
方法二 truncate
yq_data = df.truncate('1/1/2020', '2/25/2022')
方法三 loc
yq_data = df.loc[(movie_df_not_null.index > '2020-01-01') & (df.index < '2020-02-25')]
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