如何将 Pandas DataFrame 列转换为日期时间格式并按日期过滤？

将 Pandas DataFrame 列转换为日期时间格式

场景：

Pandas DataFrame 中的数据通常以各种格式存在，包括字符串。使用时态数据时，时间戳最初可能显示为字符串，但需要转换为日期时间格式以进行准确分析。

基于日期的转换和过滤

至使用 to_datetime 函数将 Pandas 中的字符串列转换为日期时间。此函数采用格式参数来指定字符串列的预期格式。

示例：

考虑以下 DataFrame，其列 (Mycol) 中包含字符串自定义格式：

import pandas as pd

raw_data = pd.DataFrame({'Mycol': ['05SEP2014:00:00:00.000']})

要将此列转换为日期时间，请使用以下命令code:

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

指定的格式参数与给定的字符串格式匹配。转换后，Mycol 列现在将包含日期时间对象。

基于日期的过滤

列转换为日期时间后，您可以执行基于日期的过滤操作。例如，要选择日期在特定范围内的行：

start_date = '01SEP2014'
end_date = '30SEP2014'
filtered_df = df[(df['Mycol'] >= pd.to_datetime(start_date)) & (df['Mycol'] <= pd.to_datetime(end_date))]

生成的filtered_df将仅包含Mycol列值在指定日期之间的行。

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