


Bagaimanakah Pandas Boleh Menukar Tarikh Gaya Excel dengan Cekap kepada Objek DateTime?
Menukar Tarikh Gaya Excel dengan Panda
Banyak sumber data, termasuk fail XML, boleh menyimpan tarikh dalam format tarikh gaya Excel, diwakili sebagai nombor titik terapung. Nombor ini mewakili bilangan hari sejak tarikh asas yang ditentukan, lazimnya sama ada 1 Januari 1900 atau 30 Disember 1899. Menukar nombor ini kepada objek masa tarikh biasa boleh menjadi cabaran biasa.
Waktu Tarikh Pandas Penukaran
Panda menyediakan penyelesaian yang berkuasa untuk menukar tarikh gaya Excel. Dengan menggunakan kaedah panda.TimedeltaIndex dan panda.DataFrame, anda boleh menukar nombor ini dengan lancar kepada nilai masa tarikh yang boleh dibaca.
Pelaksanaan
Coretan kod berikut menunjukkan proses penukaran :
import datetime as dt import pandas as pd # Create a DataFrame with an 'date' column containing Excel style dates df = pd.DataFrame({'date': [42580.3333333333, 10023]}) # Construct a TimedeltaIndex from the dates and add it to a datetime object df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1900, 1, 1)
Dalam contoh ini, TimedeltaIndex ialah dibina menggunakan parameter unit='d', menunjukkan bahawa nombor mewakili hari. Tarikh asas lalai ialah 1 Januari 1900.
Pertimbangan Tambahan
Sesetengah aplikasi Excel mungkin menggunakan tarikh asas yang berbeza, seperti 30 Disember 1899. Dalam kes sedemikian , anda boleh menentukan tarikh asas yang dikehendaki dalam tarikh masa pembina.
# Specify base date as December 30, 1899 df['real_date'] = pd.TimedeltaIndex(df['date'], unit='d') + dt.datetime(1899, 12, 30)
Dengan menggunakan keupayaan manipulasi tarikh Pandas, anda boleh dengan cekap dan tepat menukar tarikh gaya Excel kepada objek datetime untuk analisis dan pemprosesan data selanjutnya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pandas Boleh Menukar Tarikh Gaya Excel dengan Cekap kepada Objek DateTime?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
