如何在 pandas python 中将字符串转换为日期时间格式？

Question

我在名为 train 的数据框中有一个类型为 string(object) 的 I_DATE 列，如下所示。

I_DATE
28-03-2012  2:15:00 PM
28-03-2012  2:17:28 PM
28-03-2012  2:50:50 PM

如何将 I_DATE 从字符串转换为数据时间格式并指定输入字符串的格式。 我看到了一些答案，但它不适用于 AM/PM 格式。

另外，如何根据熊猫中的日期范围过滤行？

Answer 1

使用to_datetime ，解析器不需要格式字符串就足以处理它：

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0   2012-03-28 14:15:00
1   2012-03-28 14:17:28
2   2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

要访问日期/日期/时间组件，请使用dt访问器：

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

您可以使用字符串过滤作为示例：

In [59]:
df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start = dt.datetime(2015,1,1), end = dt.datetime.now())})
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

Answer 2

方法：1

给定原始string格式： 2019/03/04 00:08:48

您可以使用

updated_df = df['timestamp'].astype('datetime64[ns]')

结果将采用以下datetime时间格式： 2019-03-04 00:08:48

方法：2

updated_df = df.astype({'timestamp':'datetime64[ns]'})

Answer 3

df['DateTime']=pd.to_datetime(df['Dates'],dayfirst=True,errors='ignore')