Pandas Convert Column in DateTime

I dati delle serie temporali si incontrano spesso quando si tratta di dati in panda. Panda è un framework ideale per far fronte ai dati delle serie temporali in Python. Con il set di dati fornito, potremmo richiedere di trasformare la stringa in formato DateTime. Potrebbe essere necessario modificare la formattazione DateTime di una colonna se attualmente memorizza i dati come stringa o tipo di oggetto. Numerose azioni temporali possono essere condotte sulla colonna che utilizza il formato DateTime. Ad esempio, è possibile determinare la differenza di tempo tra due date e recuperare dettagli specifici come il mese, l'anno, ecc.

Possiamo cambiare il formato di una colonna da una stringa o persino un oggetto a un DateTime impiegando i metodi Panda TO_DATETIME () e ASTYPE (). Si può trasformare un DateTime in un telaio di dati che ha una colonna stringa formattata in un certo modo utilizzando il metodo DateTime (), che riconosce l'argomento del formato per definire la data e il tempo del formato. L'utente non sarà in grado di svolgere alcuna funzione basata sulla serie temporale su di esse ogni volta che le date non sono state inserite nel formato corretto. Dobbiamo cambiare le date in formato data-tempo necessario per gestire questo.

Questo articolo coprirà i metodi per la conversione di una colonna Panda DataFrame con un oggetto o una stringa in un tipo di dati DateTime.

Esempio n. 1: utilizzando il PD.Metodo To_DateTime () per convertire il tipo di colonna del Frame dati Pandas da String a DateTime

In questo metodo, utilizzeremo i "panda.TO_DateTime () "Funzione per modificare il tipo di dati del tipo di dati Pandas DataFrame della colonna.

Innanzitutto, importa la biblioteca nel programma Python. Quindi impostare l'alias su PD per utilizzare la funzionalità della libreria Pandas. Il codice principale inizia con la creazione di un oggetto DataFrame "Voce". Abbiamo quindi assegnato questo oggetto per l'output di chiamare la funzione Pandas DataFrame. Abbiamo costruito un telaio di dati utilizzando i panda.Metodo DataFrame (). In questo frame dati, abbiamo inizializzato tre colonne: data, evento e costo.

Puoi vedere che la colonna "Data" sta già archiviando i dati in formato "DD/Mm/YY". Quindi, non abbiamo bisogno di impostarlo. Invece, possiamo lavorare direttamente sul nostro compito richiesto. Visualmente visualizzeremo il frame dati che abbiamo appena creato utilizzando il metodo Print ().

Una volta creato correttamente il nostro telaio dati, controlleremo il tipo di dati per tutte le colonne del Frame dati. Usiamo il metodo Pandas Info () per esaminare il tipo di dati di valori in ciascuna colonna.

L'immagine di output di seguito mostra un frame dati con 3 colonne e quindi visualizza il tipo di dati per tutte e 3 le colonne.

Dato che dobbiamo modificare il tipo di dati della colonna "Data", ci concentreremo sul suo attuale tipo di dati che è "oggetto", String. Dobbiamo cambiare il suo formato da oggetto a DateTime. Ecco i panda.La funzione to_datetime () ci consentirà di convertire il formato in datetime:

Dobbiamo seguire questa sintassi per utilizzare il PD.Funzione to_datetime ():

Il nome dell'oggetto DataFrame con il nome della colonna tra parentesi lunghe e l'operatore di assegnazione "=", ora invocando i panda.Metodo DateTime () con nome DataFrame con il nome della colonna richiesto come parametri. Nella nostra illustrazione è "Entry ['Date"] = PD.to_datetime (voce ['data']) ".

Una volta invocata questa funzione, la prossima chiamata è alla funzione Pandas Info () per visualizzare i dati aggiornati del Frame dati.

Il terminale mostra l'output del programma sopra eseguito con il tipo di dati converti della colonna "Data" da oggetto a DateTime.

Esempio n. 2: utilizzo Il Frame di dati Panda.Metodo ASTYPE () per convertire il tipo di colonna del Frame dati Pandas da String a DateTime

Un altro metodo per convertire il tipo di dati della colonna DataFrame in DateTime è quello di utilizzare PANDAS DataFrame.funzione astype ().

Usiamo il telaio di dati che abbiamo prodotto nell'ultimo esempio per creare questa illustrazione. Con le stesse tre colonne del Frame dati, le abbiamo archiviate nell'oggetto DataFrame. E visualizzarlo utilizzando la funzione print ().

Vediamo l'immagine di output per il programma.

La colonna "Data" e "evento" possiedono un dati di oggetti mentre la colonna "Costo" ha un tipo di dati int int. La conversione del tipo di dati verrà eseguita nella colonna "Data" mentre stiamo discutendo la modifica della colonna in DataTipe DateTime.

Dimostreremo come modificare il tipo di dati della colonna DataFrame "Data" da Oggetto al formato DateTime. Ma questa volta stiamo impiegando il metodo Pandas DataFrame.astype () per detto scopo.

Nell'istantanea del codice sopra, utilizziamo il metodo ASTYPE () dalla libreria Panda. La sintassi che seguiamo per l'esecuzione di questo metodo è il nome dell'oggetto dati con il nome della colonna che si desidera convertire in formato DateTime, tra le staffe lunghe, dopo l'operatore di assegnazione “=”, di nuovo lo stesso nome del frame dati e Nome colonna con “.funzione astype () ".

Tra le parentesi del metodo ASTYPE (), è necessario specificare il tipo di dati richiesto. Dato che dobbiamo convertirlo in DataType DateTime, abbiamo fornito un dati "DateTime64 [NS])". Infine, abbiamo visualizzato i dati invocando il metodo info ().

Questo ci produce il seguente risultato:

Esempio n. 3: utilizzo i panda.Metodo to_date () per convertire il tipo di dati in datetime e modificare il formato della colonna Panda DataFrame

Supponiamo che dobbiamo cambiare una colonna di frame di dati da "yymmdd" a "yyyy-mm-dd", questa illustrazione ti guiderà per ottenere il risultato.

Avvia nuovamente il programma importando la libreria Pandas come PD per accedere alle funzionalità Panda. Nel passaggio successivo, abbiamo creato un elenco di dizionario "plist" e lo abbiamo assegnato un set di dati con 2 set di valori. Quindi, per convertire questo elenco in un frame dati, creiamo un oggetto di dati "nuovo" e gli assegniamo l'output di chiamare il PD.Funzione dataframe (). Passiamo il nome dell'elenco e la proprietà "colonne" fornite due colonne denominate "date" e "appuntamenti", come parametro del PD.Funzione DataFrame () per la costruzione di un frame dati con 2 colonne. Quindi invochiamo la funzione "print ()" per visualizzare questo frame dati. Utilizziamo anche un'altra stampa () con la proprietà "dtypes" per determinare il tipo di dati delle colonne del frame dati.

L'istantanea presa del terminale di output di seguito mostra il frame dati con 2 colonne e specificare esplicitamente il tipo di dati di ciascuna colonna.

Nell'immagine sopra, è possibile vedere che il tipo di dati della colonna "Date" è definito come un oggetto.

Usiamo il PD.TO_DATETIME () funzione con la stessa sintassi che abbiamo spiegato nel primo esempio con un'aggiunta ai parametri questa volta. Con il nome del nome di dati e del nome della colonna, utilizziamo anche il parametro "formato" in questa illustrazione per specificare il formato in cui vogliamo visualizzare la colonna "date". Abbiamo impostato lo stile "formato = '%y%m%d'". Ora visualizzeremo il frame dati e anche i dati delle colonne di dati di dati.

Ecco l'output con formati precedenti e aggiornati della colonna "Date" e anche il tipo di dati convertito per questa particolare colonna:

Conclusione

Il modulo Pandas di Python offre diverse funzionalità per semplificare il funzionamento dei programmatori sull'elaborazione dei dati. Il metodo Pandas “PD.to_datetime () "e" DataFrame.ASTYPE () "è stato discusso per la conversione di String DataType in un DateTime. Abbiamo spiegato le tecniche con l'aiuto di esempi pratici di codice Python implementati su Spyder per rendere il tuo processo di apprendimento regolare e coerente con concetti di facile realizzazione.