Wie kann ich eine Pandas-Spalte mit Datumsangaben im String-Format in DateTime-Objekte konvertieren, um die datumsbasierte Filterung zu vereinfachen?

Pandas-Spalte in DateTime für datumsbasierte Filterung umwandeln

Es tritt eine Situation auf, in der eine Pandas-DataFrame-Spalte, die stringformatierte Datums-/Uhrzeitwerte enthält, dies tun muss beim Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen auftreten. Um diese Daten effektiv nutzen zu können, ist die Konvertierung in eine Datum-Uhrzeit-Darstellung von entscheidender Bedeutung.

Die to_datetime-Funktion in Pandas bietet eine praktische Lösung für diese Konvertierung. Durch Angabe des Formatarguments mit der entsprechenden Formatzeichenfolge kann die Funktion die vorhandenen Zeichenfolgenwerte interpretieren und sie in Python-Datums-/Uhrzeitobjekte umwandeln.

Wenn Sie beispielsweise einen DataFrame namens raw_data mit einer Spalte namens „Mycol“ haben Wenn Sie Werte im Format

05SEP2014:00:00:00.000

enthalten, konvertieren Sie sie in eine Datums-/Uhrzeitspalte als folgt:

df['Mycol'] = pd.to_datetime(df['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')

Diese Konvertierung ermöglicht es Ihnen, effektiv mit Ihren Datetime-Daten zu arbeiten. Sie können Vorgänge wie datumsbasierte Filterung, Berechnungen und Aggregationen präziser und einfacher durchführen.

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