Formato de data dos pandas
Podemos utilizar o “DataFrame [coluna].dt.Strftime (formato) ”Método para formatar a data em“ Pandas ”. Colocamos o nome da coluna no "DataFrame [coluna]", no qual armazenamos algumas datas e o formato aqui representa uma string que denota o novo formato de data. Podemos utilizar "%M" para representar o mês, "%d" para representar o dia e "%y" para o ano.
Também podemos alterar a string no formato de data usando os “pandas.to_dateTime () ”para alterar a string para o formato de data que é“ AAAA-MM-DD ”. Neste guia, discutiremos em detalhes o "formato de data" em pandas e também mostraremos como formatar datas em "pandas".
Exemplo # 01
O aplicativo "Spyder" é usado para gerar esses scripts "pandas". Começamos a construir o código "pandas" importando os módulos "pandas", que são necessários para o código "pandas". Nós importamos esses módulos dizendo "importar" e colocando "pandas como pd". Depois disso, estamos colocando uma variável chamada "my_date" e acessamos o método "pandas" aqui que é "to_dateTime ()" e colocamos uma série de pandas nele. Obtemos o método "to_dateTime ()" e "Série ()" de "pandas" colocando "PD" com os dois.
Agora, temos que inserir algumas datas nesta série "pandas" e apenas adicionamos "2022-08-10". Em seguida, imprimimos esta data colocando a variável "my_date" no método "print ()" em que a "data" é armazenada. Depois disso, estamos mudando o formato desta data abaixo, utilizando o “dt.Strftime () ”Método de“ pandas ”. Colocamos o "my_date" com o "dt.Strftime () ”Método. Neste método, colocamos o formato da data que queremos aplicar.
Aqui, colocamos o formato de data como "%d/%m/%y", que mudará a data acima no formato Data, mês e ano. Entre todos, ele coloca o slash "/". Armazenamos o formato de data atualizado na variável "Change_Format" e colocamos essa variável em "Print ()" para que ela renderize no terminal.
Ao pressionar o ícone "Run", obtemos esse resultado que é mostrado aqui. Você pode ver que a data em que inserimos é exibida e também o formato de data atualizado que definimos no código. A diferença entre os dois formatos de data é visível para nós porque ambos os formatos de data são mostrados nesta saída.
Exemplo # 02
Aqui, criamos a série "pandas" usando o "PD.Método da série () e nesta série, colocamos datas diferentes como uma string. Colocamos “A data é 01199002, a data é 02199015, a data é 03199020 e a data é 09199204”. Armazenamos esta série em "Date" e colocamos a "data" na "impressão" para renderizar. Depois disso, estamos aplicando o formato de data a esta string. Usamos o “PD.to_dateTime () ”e coloque a variável“ data ”. Em "formato", colocamos o formato de data da string acima "%m%y%d". Na string, a data é dada como mês, ano e dias. Armazenamos na variável "format_date" e também exibimos isso.
Aqui, a série String é renderizada e, em seguida, a string é convertida no formato de data. Como na string, o mês é dado primeiro, depois o ano e no final, o dia é dado. Então, ele os ajustou no formato adequado dos dados, que é o formato padrão "AAAA-MM-DD". No local do ano, o ano é exibido, que recebemos da string. No local do mês, o mês é exibido e, na data da data, a data é exibida.
Exemplo # 03
Aqui, estamos criando um DataFrame "dates_df". Este DataFrame é construído usando “PD.Quadro de dados". Adicionamos duas colunas que são “nome e data de nascimento”. O "nome" contém "John, David, Peter, Alice, Milli, James e Bromley". Em seguida, adicionamos algumas datas na coluna "Data do nascimento", que são "1998-04-01, 1997-06-24, 1999-10-07, 1998-12-25, 1995-02-28, 1994- 02-28 e 1997-02-28 ”. Em seguida, usamos "print ()" e colocamos "datas_df" nele, para que ele seja exibido na tela. Em seguida, aplicamos o método "to_dateTime ()" à "data de nascimento", colocando o nome do DataFrame, bem como o nome da coluna.
Depois disso, estamos criando uma nova coluna abaixo na qual adicionamos as datas atualizadas. Temos essas datas atualizadas após alterar o formato de data das datas acima que inserimos na coluna "Data do nascimento". Nós utilizamos o “dt.método strftime () ”e defina o formato de data que queremos aplicar a essas datas. Definimos como um mês, data e ano formam “%m/%d/%y”. Agora, estamos exibindo o quadro de dados atualizado no qual a nova coluna “Data do nascimento2” também é adicionada.
No primeiro dataframe, apenas duas colunas são renderizadas que inserimos no código. Então, no quadro de dados atualizado, é adicionada uma nova coluna na qual as datas aparecem em um novo formato que adicionamos no “dt. Strftime () ”Método.
Exemplo # 04
Aqui, um DataFrame "newdates_df" está sendo criado. O “PD.DataFrame ”é usado para criar esse quadro de dados. O "empname", "data de ingresso" e "data de transferência" são três colunas que adicionamos ao quadro de dados. Além disso, alguns nomes estão listados na coluna "EmpName". Na coluna "Data de ingressar", entramos nas datas "1997-06-14, 1996-07-21, 1998-11-17, 1999-12-15, 1996-04-21, 1995-01-27 e 1998-07-24 ”. Na coluna “Data da transferência”, inserimos “2004-04-21, 2005-06-21, 2001-10-17, 2006-12-15, 2005-02-08, 2009-02-19 e 2007 -02-24 ". Depois de adicionar todos os valores no "newdates_df", colocamos -o em "print ()" para que o DataFrame seja exibido na tela. Depois disso, estamos aplicando o método "to_dateTime ()" em ambas as colunas que são "data de ingresso" e "data de transferência". Utilizamos este método porque ele mudará a string no formato de data padrão de "pandas". Abaixo, estamos usando o “dt.método strftime () ”e aplicamos esse método a ambas as colunas. Para a coluna "Data de ingressar", definimos o formato como "%d/%m/%y" e para a coluna "Data da transferência", definimos o formato da data como "%b%d,%y". Aqui, o "%B" exibirá o nome completo do mês e depois a data e o ano. Também geramos as novas colunas para esses formatos de data atualizados.
As novas colunas que adicionamos aqui são “Data de ingresso2 e data de transferência2”, nas quais os formatos de data atualizados das colunas “Data de união e data da transferência” são armazenados, respectivamente. O quadro de dados atualizado também é renderizado no qual ambas as colunas são adicionadas como mostrado abaixo.
As novas colunas são adicionadas no quadro de dados atualizado no qual os formatos de data são exibidos de acordo com que definimos no “DT.método strftime () ”no código e você também pode observar os formatos de data em cada coluna abaixo.
Conclusão
O formato da data de "pandas" é discutido neste guia. Exploramos o formato de data em "pandas" em detalhes aqui. Fizemos a ilustração prática de vários exemplos e mostramos o resultado de cada código aqui. Nós discutimos o “dt.método strftime () ”para definir o formato da data aqui e também utilizou esse método no código“ pandas ”também. Também discutimos como alterar a string no formato da data e alteramos a string para o formato de data aqui nos códigos.