因为数据不方便展示,直接上代码。
将字符串转为datetime64[ns]格式:
pd.to_datetime(‘2019-12-20‘) or pd.to_datetime(‘20191220‘)
以上两种方式都可以转为日期格式
还可以直接将一列直接转为日期格式,如下:(字符串格式必须和以上两种相同)
data[‘交易日期‘] = pd.to_datetime(data[‘交易日期‘])
pandas中还可以对日期格式进行加减操作,如:
from pandas.tseries.offsets import * pd.to_datetime(‘20190101‘)+DateOffset(days=1) pd.to_datetime(‘20190101‘)+DateOffset(months=1) pd.to_datetime(‘20190101‘)+DateOffset(years=1) >>>Timestamp(‘2019-01-02 00:00:00‘) >>>Timestamp(‘2019-02-01 00:00:00‘) >>>Timestamp(‘2020-01-01 00:00:00‘)
也可以直接对一列日期型数据进行加减,如:
data[‘交易日期‘] = data[[‘交易日期‘]] + DateOffset(days=1) data[‘交易日期‘] = data[[‘交易日期‘]] + DateOffset(months=1) data[‘交易日期‘] = data[[‘交易日期‘]] + DateOffset(years=1)
原文地址:https://www.cnblogs.com/zhangzhixing/p/12073147.html
时间: 2024-10-15 01:20:36