pandas中对日期型数据进行处理

因为数据不方便展示,直接上代码。

将字符串转为datetime64[ns]格式:

pd.to_datetime('2019-12-20')
or
pd.to_datetime('20191220')

以上两种方式都可以转为日期格式

还可以直接将一列直接转为日期格式,如下:(字符串格式必须和以上两种相同)

data['交易日期'] = pd.to_datetime(data['交易日期'])

 

pandas中还可以对日期格式进行加减操作,如:

from pandas.tseries.offsets import *

pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(days=1)

pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(months=1)

pd.to_datetime('20190101')+DateOffset(years=1)

>>>Timestamp('2019-01-02 00:00:00')
>>>Timestamp('2019-02-01 00:00:00')
>>>Timestamp('2020-01-01 00:00:00')

也可以直接对一列日期型数据进行加减,如:

data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(days=1)

data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(months=1)

data['交易日期'] = data[['交易日期']] + DateOffset(years=1)
posted @ 2019-12-20 15:00  张知行  阅读(5690)  评论(0编辑  收藏  举报