Pandas Datumsformat

Pandas ist der Name des bekanntesten Python-Pakets in Data Science. Es bietet eine erhebliche Leistung und eine benutzerfreundliche Bibliothek für Python-Programmierer. Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zum Ändern von Daten, sobald Sie ihre grundlegenden Vorgänge erhalten und wie sie verwendet werden. In „Pandas“ können wir das Datum leicht formatieren.

Wir können den „DataFrame [Spalte] verwenden.dt.Strftime (Format) "Methode zur Formatierung des Datums in" Pandas ". Wir platzieren den Spaltennamen in den "DataFrame [Spalte]", in dem wir einige Daten gespeichert haben, und das Format hier repräsentiert eine Zeichenfolge, die das neue Datumsformat bezeichnet. Wir können „%M“ verwenden, um den Monat zu vertreten, „%d“, um den Tag und „%y“ für das Jahr darzustellen.

Wir können die Zeichenfolge auch in das Datumsformat ändern, indem wir die „Pandas verwenden.to_datetime () “, um die Zeichenfolge auf das Datumsformat zu ändern, das" yyyy-mm-dd "ist. In diesem Leitfaden werden wir das „Datumsformat“ in Pandas ausführlich diskutieren und auch zeigen, wie Sie Daten in „Pandas“ formatieren können.

Beispiel # 01

Die "Spyder" -App wird verwendet, um diese "Pandas" -Skripts zu generieren. Wir beginnen den "Pandas" -Coder zu erstellen, indem wir die "Pandas" -Module importieren, die für den "Pandas" -Codel erforderlich sind. Wir importieren diese Module, indem wir "importieren" und "Pandas als PD" sagen,. Danach platzieren wir eine Variable mit dem Namen "my_date" und greifen hier auf die "pandas". Wir erhalten die Methode "to_datetime ()" und "Series ()" von "Pandas", indem wir mit beiden "PD" einsetzen.

Jetzt müssen wir einige Daten in diese "Pandas" -Serie einfügen und nur "2022-08-10" hinzuzufügen. Dann drucken wir dieses Datum, indem wir die Variable "my_date" in die Methode "print ()" einfügen, wobei das "Datum" gespeichert wird. Danach ändern wir das unten stehende Format dieses Datums mit der Verwendung des „DT.Strftime () "Methode von" Pandas ". Wir setzen das "my_date" mit dem "dt".Strftime () ”Methode. Bei dieser Methode platzieren wir das Format des Datums, den wir bewerben möchten.

Hier setzen wir das Datumsformat als „%d/%m/%y“ ein, wodurch das oben genannte Datum im Datum, des Monats und des Jahresformates geändert wird. Zwischen allen platziert es den „/“ -Sträger. Wir speichern das aktualisierte Datumsformat in der Variablen "Change_Format" und setzen diese Variable in "print ()" ein, damit sie am Terminal rendert.

Beim Drücken des "Run" -Kones erhalten wir dieses Ergebnis, das hier gezeigt wird. Sie können sehen, dass das Datum, das wir eingegeben haben. Die Differenz zwischen beiden Datumsformaten ist für uns sichtbar, da beide Datumsformate in dieser Ausgabe angezeigt werden.

Beispiel # 02

Hier erstellen wir die "Pandas" -Serie mit der „PD.Series () ”-Methode und in dieser Serie platzieren wir verschiedene Daten als Zeichenfolge. Wir platzieren „Das Datum ist 01199002, das Datum ist 02199015, das Datum 03199020 und das Datum 09199204“. Wir speichern diese Serie in "Date" und setzen das "Datum" in den "Drucken" zum Rendern ein. Danach wenden wir das Datumsformat auf diese Zeichenfolge an. Wir verwenden die „PD.to_datetime () ”und die Variable„ Datum “einlegen. In „Format“ setzen wir das Datumsformat der obigen Zeichenfolge „%M%y%d“ ein,. In der Zeichenfolge wird das Datum als Monat, Jahr und Tage angegeben. Wir speichern es in der Variablen "format_date" und zeigen diese auch an.

Hier wird die String -Serie gerendert und dann wird die Zeichenfolge in das Datumsformat umgewandelt. Wie in der Saite wird der Monat zuerst gegeben, dann im Jahr und am Ende wird der Tag gegeben. Daher wurde diese im richtigen Format der Daten angepasst, das das Standardformat "Yyyy-Mm-DD" ist. An der Stelle des Jahres wird das Jahr angezeigt, das wir von der Saite erhalten. An der Stelle des Monats wird der Monat angezeigt und an der Stelle des Datums wird das Datum angezeigt.

Beispiel # 03

Hier erstellen wir einen Datenrahmen "dates_df". Dieser Datenrahmen wird mit „PD verwendet“ erstellt.DataFrame ”. Wir fügen zwei Spalten hinzu, die "Name und Geburtsdatum" sind. Der "Name" enthält "John, David, Peter, Alice, Milli, James und Bromley". Dann fügen wir einige Daten in der Spalte „Geburtsdatum“ hinzu, die „1998-04-01, 1997-06-24, 1999-10-07, 1998-12-25, 1995-02-28, 1994-07, sind 02-28 und 1997-02-28 ”. Dann verwenden wir "print ()" und platzieren "dates_df" darin, sodass es auf dem Bildschirm angezeigt wird. Anschließend wenden wir die Methode „to_datetime ()“ auf das Geburtsdatum an, indem wir den Namen des Datenrahmens sowie den Spaltennamen platzieren.

Danach erstellen wir unten eine neue Spalte, in der wir die aktualisierten Daten hinzufügen. Wir erhalten diese aktualisierten Daten, nachdem wir das Datumsformat der oben genannten Daten geändert haben, die wir in die Spalte „Geburtsdatum“ eingefügt haben. Wir verwenden das „DT.Strftime () ”Methode und das Datumsformat festlegen, das wir auf diese Daten anwenden möchten. Wir haben es als einen Monat, Datum und Jahr aus dem Formular „%M/%d/%y“ festgelegt. Jetzt zeigen wir den aktualisierten Datenrahmen an, in dem auch die neue Spalte „Geburtsdatum2“ hinzugefügt wird.

Im ersten DataFrame werden nur zwei Spalten gerendert, die wir in den Code eingefügt haben. In dem aktualisierten DataFrame wird dann eine neue Spalte hinzugefügt, in der die Daten in einem neuen Format erscheinen, das wir in „DT“ hinzugefügt haben. Strftime () ”Methode.

Beispiel # 04

Hier wird ein Datenrahmen "new_dates_df" erstellt. Der „PD.DataFrame ”wird verwendet, um diesen Datenrahmen zu erstellen. Der "Empnname", "Datum des Beitritts" und "Datum der Übertragung" sind drei Spalten, die wir dem DataFrame hinzufügen. Einige Namen sind auch in der Spalte „Empname“ aufgeführt. In der Spalte „Datum des Beitritts“ geben wir dann die Daten „1997-06-14, 1996-07-21, 1998-11-17, 1999-12-15, 1996-04-21, 1995-01-27 ein und 1998-07-24 ”. In der Spalte „Datum der Übertragung“ setzen wir „2004-04-21, 2005-06-21, 2001-10-17, 2006-12-15, 2005-02-08, 2009-02-19 und 2007 ein -02-24 ”. Nachdem wir alle Werte in "new_dates_df" hinzugefügt haben, haben wir sie in "print ()" gesetzt, damit Datenfreame auf dem Bildschirm angezeigt werden. Danach wenden wir die Methode „to_datetime ()“ auf beide Spalten an, die "Datum des Beitritts" und "Datum der Übertragung" sind. Wir verwenden diese Methode, da sie die Zeichenfolge in das Standarddatumformat von "Pandas" umwandelt. Unten verwenden wir das „DT.Strftime () ”Methode und wir wenden diese Methode auf beide Spalten an. Für die Spalte „Datum des Beitritts“ setzen wir das Format als "%d/%m/%y" und für die Spalte "Datum der Übertragung" das Datumsformat als "%b%d,%y" fest. Hier zeigt der „%b“ den vollständigen Namen des Monats und dann Datum und Jahr an. Wir generieren auch die neuen Spalten für diese aktualisierten Datumsformate.

Die neuen Spalten, die wir hier hinzugefügt haben. Der aktualisierte Datenrahmen wird ebenfalls gerendert, in dem beide Spalten wie unten gezeigt hinzugefügt werden.

Die neuen Spalten werden im aktualisierten Datenrahmen hinzugefügt, in dem die Datumsformate entsprechend angezeigt werden, die wir in „DT) festgelegt haben.Strftime () ”Methode im Code und Sie können auch die Datumsformate in jeder Spalte unten beachten.

Abschluss

Das Datumsformat „Pandas“ wird in diesem Leitfaden erläutert. Wir haben das Datumsformat in „Pandas“ hier ausführlich untersucht. Wir haben die praktische Darstellung mehrerer Beispiele durchgeführt und das Ergebnis jedes Codes hier gezeigt. Wir haben das „DT.Strftime () ”Methode zum Festlegen des Datumsformats hier und auch diese Methode im Code„ Pandas “verwendet. Wir haben auch diskutiert, wie die Zeichenfolge in das Datumsformat geändert werden und die Zeichenfolge hier in den Codes in das Datumsformat geändert wurde.