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如何将非统一日期格式的字符串表示形式填充的DataFrame中的一列数据转换为datetime?

要将非统一日期格式的字符串表示形式填充的DataFrame中的一列数据转换为datetime,可以使用pandas库中的to_datetime函数。

to_datetime函数可以将一列或多列的字符串或数字转换为datetime格式。它可以自动识别并解析多种日期格式,并将其转换为统一的datetime格式。

以下是转换的步骤:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame,包含需要转换的列:
代码语言:txt
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data = {'date_column': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01', '2022-06-01'],
        'value_column': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用to_datetime函数将date_column列转换为datetime格式:
代码语言:txt
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df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
  1. 现在,date_column列中的数据已经被转换为datetime格式,可以进行日期相关的操作和分析了。
代码语言:txt
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print(df.dtypes)
print(df)

输出结果:

代码语言:txt
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date_column    datetime64[ns]
value_column            int64
dtype: object

  date_column  value_column
0  2022-01-01            10
1  2022-02-01            20
2  2022-03-01            30
3  2022-04-01            40
4  2022-05-01            50
5  2022-06-01            60

这样,非统一日期格式的字符串表示形式填充的DataFrame中的一列数据就成功转换为datetime格式了。

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