python - 在 Pandas 中转换为日期时间格式？

Question

我需要帮助转换成 python/pandas 日期时间格式。比如我的时间是这样保存的:

2017-01-01 05:30:24.468911+00:00
.....
2017-05-05 01:51:31.351718+00:00

而且我想知道将其转换为日期时间格式以便基本上随时间执行操作的最简单方法(例如我的数据集的天数范围是多少，以按时间将我的数据集拆分成 block ，与一次到另一次)？如果这能让事情变得更容易，我不介意失去一些对时代的意义。非常感谢!

Answer 1

Timestamp 将为您转换它。

>>> pd.Timestamp('2017-01-01 05:30:24.468911+00:00')
Timestamp('2017-01-01 05:30:24.468911+0000', tz='UTC')

假设您有一个包含时间戳列的数据框(我们称之为stamp)。您可以在该列上使用 apply 以及 Timestamp:

df = pd.DataFrame(
    {'stamp': ['2017-01-01 05:30:24.468911+00:00',
               '2017-05-05 01:51:31.351718+00:00']})
>>> df
    stamp
0   2017-01-01 05:30:24.468911+00:00
1   2017-05-05 01:51:31.351718+00:00

>>> df['stamp'].apply(pd.Timestamp)
0   2017-01-01 05:30:24.468911+00:00
1   2017-05-05 01:51:31.351718+00:00
Name: stamp, dtype: datetime64[ns, UTC]

您还可以使用 Timeseries:

>>> pd.TimeSeries(df.stamp)
0    2017-01-01 05:30:24.468911+00:00
1    2017-05-05 01:51:31.351718+00:00
Name: stamp, dtype: object

一旦你有了 Timestamp对象，操作起来非常有效。例如，您可以只区分它们的值。

您可能还想看看这个 SO answer其中讨论了要知道的时区未知值。