Pandas 将DataFrame字符串日期转化成时间类型日期

柔情只为你懂 2023-06-15 15:28 8阅读 0赞

由于业务场景的需求，这张表里日期格式与其他表不匹配，而且需要把日期向后推算1天、2天等等。

输入（列中数据是*object格式*）：

date
    2019-11-01 19:30
    2019-11-30 19:00
    
    # Data columns (total 1 columns):
    # date    2 non-null object

期望输出：

1.  列datetime：*datetime格式*，方便计算。
2.  列today：时间由datetime格式，转为*字符串格式*。
3.  列tomorrow：时间加上1天，然后转为*字符串格式*。

date            datetime     today  tomorrow
    2019-11-01 19:30 2019-11-01 19:30:00  20191101  20191102
    2019-11-30 19:00 2019-11-30 19:00:00  20191130  20191201
    
    # Data columns (total 4 columns):
    # date        2 non-null object
    # datetime    2 non-null datetime64[ns]
    # today       2 non-null object
    # tomorrow    2 non-null object

###  Python实现代码： ###

import datetime
    
    import pandas as pd
    
    dictDate = {'date': ['2019-11-01 19:30', '2019-11-30 19:00']}
    df = pd.DataFrame(dictDate)
    
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df['today'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
    df['tomorrow'] = (df['datetime'] + datetime.timedelta(days=1)).dt.strftime('%Y%m%d')

### 实现方法：  ###

1.  列date，用pd.to\_datetime，将原本date列从*object格式*转为*datetime64\[ns\]格式*。
2.  列today，用.strftime('%Y%m%d')取出年月日，把这个函数用apply lambda应用到df的这一列中。
3.  列tomorrow，用+ datetime.timedelta(days=1)加上一天。然后用.dt.strftime('%Y%m%d')取出年月日。