在Python Pandas DataFrame中将字符串转换为日期格式可以使用to_datetime()
函数。该函数可以将字符串转换为日期格式,并返回一个包含日期的Pandas Series或DataFrame。
下面是一个完整的答案:
在Python Pandas DataFrame中将字符串转换为日期格式可以使用to_datetime()
函数。该函数可以将字符串转换为日期格式,并返回一个包含日期的Pandas Series或DataFrame。
使用方法如下:
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串日期的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']})
# 将字符串转换为日期格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 打印转换后的DataFrame
print(df)
输出结果:
date
0 2022-01-01
1 2022-01-02
2 2022-01-03
在上面的例子中,我们首先创建了一个包含字符串日期的DataFrame。然后,使用pd.to_datetime()
函数将字符串转换为日期格式,并将转换后的日期赋值给原始DataFrame中的相应列。最后,打印转换后的DataFrame。
to_datetime()
函数还可以接受其他参数,用于指定日期的格式。例如,如果字符串日期的格式是"%Y/%m/%d",可以使用以下代码进行转换:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y/%m/%d")
这样,to_datetime()
函数会根据指定的格式将字符串转换为日期。
应用场景:
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