pandas時間序列之pd.to_datetime()的實現

2022-06-16 14:01:50

解析來自各種來源和格式的時間序列資訊

pd.to_datetime(
    arg,#int, float, str, datetime, list, tuple, 1-d array, Series DataFrame/dict-like
    errors='raise',# {'ignore', 'raise', 'coerce'}, default 'raise'
    dayfirst=False,
    yearfirst=False,
    utc=None,
    format=None,#格式，比如 "%d/%m/%Y"
    exact=True,
    unit=None,#單位str, default 'ns'，可以是(D,s,ms,us,ns)
    infer_datetime_format=False,
    origin='unix',#指定從什麼時間開始，預設為19700101
    cache=True,
)

時間序列解析之小試牛刀

pd.to_datetime()

import datetime
import pandas as pd
import numpy as np
dti = pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'),
                      datetime.datetime(2018, 1, 1)])
dti

DatetimeIndex([‘2018-01-01’, ‘2018-01-01’, ‘2018-01-01’], dtype=‘datetime64[ns]’, freq=None)

pd.to_datetime(['2020-04-20', '20/04/2020','Apr 20 2020'])

DatetimeIndex([‘2020-04-20’, ‘2020-04-20’, ‘2020-04-20’], dtype=‘datetime64[ns]’, freq=None)

import time
time.asctime()

‘Tue Apr 7 21:50:17 2020’

pd.to_datetime(time.asctime())

Timestamp(‘2020-04-07 21:50:17’)

還有更加偷懶的辦法，假如整理資料時遇到了大量的時間需要輸入，比如2020-11-11 00:00:00，輸入-和：太浪費時間了，而且時間之間沒有什麼變化規律可循，這種情況下可以直接輸入20201111000000進行記錄，之後再借助pd.to_datetime()解析，省時省力一步到位。

pd.to_datetime('20201111000000')

Timestamp(‘2020-11-11 00:00:00’)

時間序列解析之磨刀霍霍

1. 指定識別的format

pd.to_datetime('2020/12/12', format='%Y/%m/%d')

Timestamp(‘2020-12-12 00:00:00’)

pd.to_datetime('12-11-2010 00:00', format='%d-%m-%Y %H:%M')

Timestamp(‘2010-11-12 00:00:00’)

2. 遇到DataFrame

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
   ....:                    'month': [2, 3],
   ....:                    'day': [4, 5],
   ....:                    'hour': [2, 3]})
df

year month day hour
0 2015 2 4 2
1 2016 3 5 3

pd.to_datetime(df)

0 2015-02-04 02:00:00
1 2016-03-05 03:00:00
dtype: datetime64[ns]

pd.to_datetime(df[['year','month','day']])

0 2015-02-04
1 2016-03-05
dtype: datetime64[ns]

3. 遇到不能識別的處理方法

pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='ignore')

Index([‘2009/07/31’, ‘asd’], dtype=‘object’)

pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='raise')

ParserError: Unknown string format: asd

pd.to_datetime(['2009/07/31', 'asd'], errors='coerce')

DatetimeIndex([‘2009-07-31’, ‘NaT’], dtype=‘datetime64[ns]’, freq=None)

4. origin的用法

指定時間

pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D', origin=pd.Timestamp('1960-01-01'))

DatetimeIndex([‘1960-01-02', ‘1960-01-03', ‘1960-01-04'], dtype=‘datetime64[ns]', freq=None)

不指定時間則預設從19700101開始

pd.to_datetime([1, 2, 3], unit='D')

DatetimeIndex([‘1970-01-02', ‘1970-01-03', ‘1970-01-04'], dtype=‘datetime64[ns]', freq=None)

到此這篇關於pandas時間序列之pd.to_datetime()的實現的文章就介紹到這了,更多相關pandas pd.to_datetime()內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！