Pandas até hoje
Depois de terminar este tutorial, você saberá:
- Como alterar uma coluna de dados de dados até o momento usando os pandas para a função DateTime.
- Como especificar o formato de data para alterar vários formatos de string.
- Converter segundos e datas como números inteiros em pandas datetime.
Este artigo ensinará como formatar uma coluna String como uma data, formatar várias colunas de string como datas e, finalmente.
Como converter ou alterar as colunas do quadro de dados para o DateTime em pandas?
Neste tutorial, usaremos a função to_dateTime (). Primeiro, vamos examinar o método pandas to_dateTime (), que pega uma série ou coluna de pandas e a converte em um tempo de dados. A função oferece uma ampla gama de parâmetros flexíveis que permitem alterar os resultados.
Sintaxe: pandas.to_dateTime (arg, erros = 'raise', Dayfirst = false, anofirst = false, utc = nenhum, box = true, formato = nenhum, exato exato = true, unidade = nenhum, infer_dateTime_format = false, origem = 'unix', cache = Falso)
Parâmetros
Arg: Um objeto inteiro float, string, list ou dicionário a ser convertido em um objeto DateTime.
Dayfirst: Um valor bool. É verdade por padrão.
ano de ano: Valor booleano. Se for verdade, o ano será colocado primeiro.
UTC: Valor booleano, se definido como true, ele retorna tempo no UTC.
formatar: Posição do dia, mês e ano são indicados por uma entrada de string.
Tipo de retorno: Série DateTime.
Exemplo # 1: Converta uma coluna de string em DateTime
Primeiro criaremos um DataFrame usando um dicionário para demonstrar este exemplo. Aqui, criaremos um dicionário. Nós importamos os pandas primeiro e depois passamos o dicionário como um argumento dentro do PD.DataFrame classe.
Nós criamos nosso quadro de dados. O DataFrame consiste em quatro colunas "id", "nome", "salário" e ingressos. A coluna ID está armazenando valores de string (1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006), enquanto as colunas "nome" e "salário" estão contendo os valores ("Kiara", "Sam", "Cara", "Brian "," Henry "," Bill ") e (12000, 10000, 9000, 9900, 11500, 11000), respectivamente. Na coluna "JONING_DATE", armazenamos os valores da data como dados da string ("1/5/2019", "3/10/2019", "3/10/2019", "5/2/2021", "4 /4/2021 "," 10/4/2021 ").
Agora, para alterar a coluna "ingressos_date" no DateTime, aplicaremos o método to_datetime ().
Passamos a coluna juntando_date para a função to_dateTime (). Agora, vamos verificar se a coluna é convertida em tempo de dados ou não usando a função info () em nosso quadro de dados.
Na seção/coluna DTYPE, você pode ver que a coluna junção_date é convertida em tempo de dados.
Exemplo # 2: converta uma coluna numérica em DateTime
Vimos no Exemplo # 1 Como converter uma coluna com valores de data como uma string em um datatime. Agora, criaremos um DataFrame com pelo menos uma coluna com valores de data como uma string e, em seguida.
Criamos nosso quadro de dados com quatro colunas "id", "nome", "idade" e "task_date". Os valores de dados (1011, 1022, 1033, 1044, 1055, 1066), ("Tom", "Mandy", "Sara", "Bran", "Lucy", "Blake") e (24, 21, 23 , 25, 21, 23) são armazenados nas colunas "id", "nome" e "idade", respectivamente. Na coluna "Task_date", armazenamos os dados da data como valores numéricos (20220410, 20220412, 20220415, 20220501, 20220515, 20220610). Novamente, usaremos o atributo dtypes para determinar os tipos de dados de cada coluna em nosso quadro de dados.
Atualmente, o tipo de dados da coluna "Task_date" é INT64. Para convertê -lo em DateTime, usaremos o método to_dateTime ().
Convertemos a coluna Inteiro em DateTime usando a função to_dateTime (). O método info () pode ser usado para verificar o resultado.
Em vez de armazenar o DateTime na mesma coluna, podemos armazenar os valores do DateTime em uma nova coluna.
O tipo de dados da nova coluna DateTime pode ser determinado usando o atributo dTypes.
Exemplo # 3: Converta a coluna String em DateTime com o formato yyyymmdd
Podemos alterar o formato de data dos valores da string de data após a conversão dos valores em DateTime usando a função to_dateTime () e especificando o parâmetro de formato como um formato válido. Primeiro criaremos um quadro de dados que consiste em pelo menos uma coluna com valores de data como strings.
No quadro de dados acima, criamos duas colunas "vendas" e "sales_date" com os valores de dados (3, 2, 4, 10, 5, 6) e ("220110", "210215", "210330", "210401" , "210510", "210620"). Atualmente, o tipo de dados da coluna "Sales_date" será "objeto".
Você pode ver que a coluna "Data de vendas" no DataFrame possui o tipo de dados "objeto", indicando que é uma string. Agora, usaremos o parâmetro de formato do método to_dateTime () para converter o tipo Datatype em DateTime (“AAA YYYY-MM-DD”) formato.
Pode -se observar que nossa coluna Sales_date é convertida em tempo de dados e formatada em%y%m%d formato.
Exemplo # 4: converta as várias colunas em DateTime
Você pode usar os métodos Pandas Appl Appl () e To_DateTime () para converter várias colunas em pandas em DateTime. A função apply () será aplicada a uma lista com rótulos de colunas, e a função to_dateTime () será passada como uma entrada dentro da função Aplicar (). Primeiro, precisamos de um quadro de dados com várias colunas contendo os dados da data.
Criamos o quadro de dados necessários com as colunas "Task", "atribui_date" e "Due_date". Na coluna "Tarefa", temos valores de dados (2, 4, 5, 2, 4, 3), na coluna "atribuições", armazenamos os valores da string ("13/02/2022", "3/03 /2019 ”,“ 5/04/2019 ”,“ 7/05/2021 ”,“ 10/06/2021 ”,“ 12/07/2021 ”) e na coluna“ Due_date ”os valores de dados são (“ 18/02/2022 ”,“ 10/03/2022 ”,“ 8/04/2022 ”,“ 12/05/2022 ”,“ 15/06/2022 ”,“ 21/07/2022). Agora vamos converter as colunas de data em DateTime.
Selecionamos as colunas "atribui_date" e "Due_date" e, em seguida, aplicamos a função apply () para aplicar a função to_dateTime () em ambas as colunas. Vamos verificar os corantes das colunas para verificar se as colunas são convertidas em tempo de dados.
Ambas as colunas são convertidas com sucesso em tempo de dados, como pode ser visto acima na coluna DTYPE.
Exemplo # 5: Converta os dias inteiros unixes em DateTime
A conversão de dados inteiros em dias Unix é outra conversão poderosa oferecida por pandas. Uma coluna inteira pode ser inserida na função to_dateTime (). Para fazer isso, devemos especificar "d" como o valor do parâmetro UNIX, que faz com que o valor inteiro represente um dia de uma determinada origem. Vamos criar um DataFrame com uma coluna inteira representando dados de data.
Criamos um DataFrame com apenas uma coluna, "Date", armazenando os valores de dados como números inteiros (12642, 23345, 25322, 14536, 13455). Vamos agora converter nossa coluna em tempo de dados.
Ao especificar a função unix = "d" dentro da função to_dateTime (), convertemos os dias Unix (número inteiro) em tempo de dados. Não especificamos o parâmetro de origem porque é padrão definido como "Unix".
Outros métodos como astypes () também podem ser usados para converter a coluna do DataFrame em DateTime. Mas usar o método to_dateTime () é uma maneira melhor e mais autêntica de executar essa conversão.
Conclusão
Neste tutorial, discutimos como a coluna ou série de pandas pode ser convertida no objeto Datatime. Usamos a função TO_DATETIME neste tutorial para executar a conversão de pandas para DateTime. Vimos a sintaxe da função junto com seus parâmetros para entender seu trabalho e funcionalidade. Nos exemplos deste post, tentamos ensiná -lo a converter uma coluna de string, uma coluna numérica e várias colunas em DateTime. Também discutimos métodos e parâmetros para alterar os formatos de data.