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Pandas日期时间格式化

 
当进行数据分析时,我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集,在处理这些数据集时,可能会遇到日期格式不统一的问题,此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Wednesday, June 6, 2020”可以写成“6/6/20”,或者写成“06-06-2020。

日期格式化符号

在对时间进行格式化处理时,它们都有固定的表示格式,比如小时的格式化符号为%H ,分钟简写为%M ,秒简写为%S。下表对常用的日期格式化符号做了总结:

日期格式化符号
符号 说明
%y 两位数的年份表示(00-99)
%Y 四位数的年份表示(000-9999)
%m 月份(01-12)
%d 月内中的一天(0-31)
%H 24小时制小时数(0-23)
%I 12小时制小时数(01-12)
%M 分钟数(00=59)
%S 秒(00-59)
%a 本地英文缩写星期名称
%A 本地英文完整星期名称
%b 本地缩写英文的月份名称
%B 本地完整英文的月份名称
%w 星期(0-6),星期天为星期的开始
%W 一年中的星期数(00-53)星期一为星期的开始
%x 本地相应的日期表示
%X 本地相应的时间表示
%Z 当前时区的名称
%U 一年中的星期数(00-53)星期天为星期的开始
%j 年内的一天(001-366)
%c 本地相应的日期表示和时间表示

Python处理

Python 内置的 strptime() 方法能够将字符串日期转换为 datetime 类型,下面看一组示例:
from datetime import datetime
#将日期定义为字符串    
date_str1 = 'Wednesday, July 18, 2020' 
date_str2 = '18/7/20' 
date_str3 = '18-07-2020'  
#将日期转化为datetime对象 
dmy_dt1 = datetime.strptime(date_str1, '%A,%B%d,%Y') 
dmy_dt2 = datetime.strptime(date_str2, '%d/%m/%y') 
dmy_dt3 = datetime.strptime(date_str3, '%d-%m-%Y')  
#处理为相同格式,并打印输出
print(dmy_dt1) 
print(dmy_dt2) 
print(dmy_dt3) 
输出结果:
2020-07-18 00:00:00
2020-07-18 00:00:00
2020-07-18 00:00:00
注意:strftime() 可以将 datetime 类型转换为字符串类型,恰好与 strptime() 相反。

Pandas处理

除了使用 Python 内置的 strptime() 方法外,你还可以使用 Pandas 模块的 pd.to_datetime() 和 pd.DatetimeIndex() 进行转换。

1) to_datetime()

通过 to_datetime() 直接转换为 datetime 类型
import pandas as pd
import numpy as np
date = ['2012-05-06 11:00:00','2012-05-16 11:00:00']
pd_date=pd.to_datetime(date)
df=pd.Series(np.random.randn(2),index=pd_date)
输出结果:
2012-05-06 11:00:00    0.189865
2012-05-16 11:00:00    1.052456
dtype: float64

2) DatetimeIndex()

使用 Datetimeindex() 函数设置时间序,示例如下:
date = pd.DatetimeIndex(['1/1/2008', '1/2/2008', '1/3/2008', '1/4/2008', '1/5/2008'])
dt = pd.Series(np.random.randn(5),index = date)
print(dt)
输出结果:
2008-01-01    1.965619
2008-01-02   -2.897374
2008-01-03    0.625929
2008-01-04    1.204926
2008-01-05    1.755680
dtype: float64

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