Pandas DateTime to String

Pandas ist einfach zu bedienen, einfach, flexibel, leistungsfähig, schnell und Open-Source-Python-Bibliothek zur Analyse und Manipulation von Daten. Es ist wirklich sehr hilfreich beim Umgang mit Datensätzen zum Reinigen, Analysieren, Manipulieren und Erforschen der Daten. Die Python -Bibliothek der Pandas ermöglicht es dem Programmierer, eine große Datenmenge zu analysieren und eine statistische Schlussfolgerung zu interpretieren oder zu ziehen. Es kann schnell einen riesigen Datensatz reinigen, um es leicht zu verstehen, zu lesen und zu analysieren. Es kann Ihnen helfen, eine Beziehung herzustellen oder eine Korrelation zwischen Daten zu finden, oder Sie können einen mathematischen Betrieb wie Summe, Durchschnitt, max, min usw. ausführen., auf den Daten.

Mit Pandas können Sie außerdem unerwünschte oder irrelevante, null oder leere und falsche Daten aus dem Datensatz genannt als Datenreinigung entfernen. Es kann unkompliziert mit dem PIP -Installationsanschluss PANDAS -Befehl installiert werden. Einige Python -Händler wie Spyder und Anaconda haben jedoch die Pandas -Bibliothek vorinstalliert. Wenn Sie also Ihren Code in diesen Distributoren schreiben, müssen Sie nur die Bibliothek der Pandas in Ihr Programm importieren, und Sie können gut gehen.

Sobald Sie die Bibliothek der Pandas importiert haben, können Sie ihre Module und Funktionen in Ihrem Programm verwenden. In diesem Tutorial wird erklärt. Hier geben wir einige einfache und leicht verständliche Beispiele an, damit Sie lernen, wie Sie die DateTime mithilfe der Pandas-Bibliothek in Python in String umwandeln können. Also lasst uns anfangen.

In Python ist das Standardformat der DateTime Yyjy - mm - dd, das als (%y-%m -%d) dargestellt wird. Es stehen verschiedene integrierte PANDAS-Module zur Verfügung, die eine DateTime in eine Zeichenfolge umwandeln können. Pandas.Seris.dt.Strftime () ist die häufigste Methode, mit der die DateTime in String umwandelt wird. In diesem Artikel werden wir erklären, wie die Funktion Strftime () verwendet wird, um die DateTime in eine Zeichenfolge und zwei weitere Funktionen to_datetime () und DataFrame umzuwandeln.Stil.Format () fungiert, die DateTime in eine Zeichenfolge umzuwandeln, mit Hilfe von Beispielen. Im Folgenden müssen Sie die Schritte finden, die Sie ausführen müssen, um die DateTime in eine Zeichenfolge umzuwandeln:

Schritt 1: Sammeln Sie die Daten von Daten zur Konvertierung

Der erste Schritt besteht darin, die Daten von Daten zu sammeln, die Sie in eine Zeichenfolge konvertieren möchten. Holen Sie sich den Datensatz der DateTime, die Sie beispielsweise in String konvertieren möchten, und Sie haben möglicherweise den folgenden Datensatz mit vier verschiedenen Daten. 2022/01/05, 2022/01/09, 2021/05/09, 2020/08/07, Zeit; 00:12:32, 13:45:53, 21:22:23, 11:00:26, Kurse; Mathematik, Statistiken, Computer, Chemie. Der Datensatz repräsentiert den Zeitplan der vier Kurse, die mit ihren nachfolgenden Daten und Zeiten angeboten werden.

Schritt 2: Erstellen Sie den Datenrahmen der gesammelten Daten

Nachdem Sie die Daten für die Konvertierung gesammelt haben, erstellen Sie den Datenrahmen, um den Konvertierungsprozess zu beginnen. Der DataFrame besteht aus den Zeilen, die den Datensatz für jeden Eintrag und Spalten enthalten, die die angegebenen Daten enthalten, die Daten sind 2022/01/05, 2022/01/09, 2021/05/09, 2020/08/07,, Zeit 00:12:32, 13:45:53, 21:22:23, 11:00:26 und Kursnamen Math, Statistiken, Computer, Chemie. Sehen Sie sich den folgenden Code an, um den Datenbild Ihrer Zeitplandaten zu erstellen.

Pandas als PD importieren
Zeitplan = (
"Kurse": ["Mathematik", "Statistiken", "Computer", "Chemie"],
'Time': ["00:12:32", "13:45:53", "21:22:23", "11:00:26"],
'Date': ["2022/01/05", "2022/01/09", "2021/05/09", "2020/08/07"]
)
df = pd.DataFrame (Zeitplan)
Druck (df)

Wie Sie sehen können, wird der Befehl pandas als pd verwendet, um die Bibliothek der Pandas in das Programm zu importieren. Und PD.DataFrame () wird verwendet, um den Datenrahmen des angegebenen Datensatzes zu erstellen. Wenn Sie den oben angegebenen Code ausführen, erhalten Sie die folgende Ausgabe:

Schritt 3: Konvertieren Sie die DateTime in Zeichenfolge

Jetzt ist es an der Zeit, die DateTime in eine Zeichenfolge umzuwandeln. In erster Linie verwenden wir Pandas.to_datetime () Funktion. Siehe den Code unten:

Beispiel 1:

In diesem Beispiel geht es um die PD.to_datetime () Funktion.

df ['DateTypecol'] = PD.to_datetime (df.Datum)

Wenn Sie diesen Befehl ausführen, erhalten Sie die folgende Ausgabe:

Beispiel 2:

Im nächsten Beispiel verwenden wir Pandas.Serie.dt.strftime () Funktion zum Umwandeln von DateTime in String. Hier ist der Beispielcode:

df ['Converted_dates'] = df ['DateTypecol'].dt.Strftime ('%m/%d/%y')

Hier ist die Ausgabe des obigen Code:

Wenn Sie beobachten, können Sie feststellen, dass das Format oder die Reihenfolge der Daten ebenfalls geändert wird, was bedeutet, dass Sie das Datum auch in Ihrem eigenen Format platzieren können.

Beispiel 3:

Im dritten Beispiel werden wir Lambda und DataFrame verwenden.Stil.Format () Funktionen, um die DateTime in String umzuwandeln. Siehe Beispielbefehl unten:

df.Stil.Format ("Datum": Lambda T: T.Strftime ("%m/%d/%y"))

Wenn Sie den oben gegebenen Befehl ausführen, sehen Sie die folgende Ausgabe:

Wie Sie sehen können, ist die Ausgabe für den Datenrahmen.Stil.Format () Funktion ist die gleiche wie für die Pandas.Serie.dt.Strftime () Funktion. Daher ist es einfach, die DateTime in die Zeichenfolge mithilfe von Pandas in Python umzuwandeln.

Abschluss:

In diesem Artikel haben wir drei Pandas -Funktionen in Python gesehen, die verwendet wurden, um die DateTime in String umzuwandeln. Datenrahmen.Stil.Format () Funktion, Pandas.Serie.dt.Strftime () Funktion und PD.to_datetime () Funktion. Um zu lernen, wie Sie diese Funktionen verwenden, haben wir Beispiele für jede Funktion angegeben, damit Sie sie üben und schnell lernen können, wie Sie sie in Ihren Programmen verwenden können.