Jawaban:
Cara termudah adalah menggunakan to_datetime
:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
Ini juga menawarkan dayfirst
argumen untuk kali Eropa (tapi waspadalah ini tidak ketat ).
Ini dia sedang beraksi:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
Anda dapat melewati format tertentu :
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime()
seharusnya berfungsi.
SettingWithCopyWarning
bahan yang cukup
Jika kolom tanggal Anda adalah string dari format '2017-01-01' Anda dapat menggunakan panda astype untuk mengubahnya menjadi datetime.
df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')
atau gunakan datetime64 [D] jika Anda ingin presisi Hari dan bukan nanodetik
print(type(df_launath['date'].iloc[0]))
hasil panen
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
sama seperti ketika Anda menggunakan panda.to_datetime
Anda dapat mencobanya dengan format lain lalu '% Y-% m-% d' tetapi setidaknya ini berfungsi.
Anda dapat menggunakan yang berikut jika Anda ingin menentukan format rumit:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
Lebih detail di format
sini:
Jika Anda memiliki campuran format dalam kencan Anda, jangan lupa mengatur infer_datetime_format=True
agar hidup lebih mudah
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
Sumber: pd.to_datetime
atau jika Anda menginginkan pendekatan yang disesuaikan:
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)