将数字sas日期转换为 pandas 中的datetime [英] convert numeric sas date to datetime in Pandas
本文介绍了将数字sas日期转换为 pandas 中的datetime的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我正在使用 Pandas 0.18 和read_sas
加载sas7bdat
数据集.
I am using Pandas 0.18 and read_sas
to load a sas7bdat
dataset.
Pandas数据框中的日期显示为:
The dates in the Pandas dataframe appear as:
Out[56]:
0 19411.0
1 19325.0
2 19325.0
3 19443.0
4 19778.0
Name: sas_date, dtype: float64
pd.to_datetime
无法识别此格式.我该如何正确解析日期?
pd.to_datetime
does not recognize this format. What should I do parse the date correctly?
谢谢!
推荐答案
根据此链接,
[A] SAS日期值是一个表示之间的天数的值 1960年1月1日和指定的日期
[A] SAS date value is a value that represents the number of days between January 1, 1960, and a specified date
因此,如果我们将数字转换为Pandas Timedeltas并将其添加到
1960-1-1
我们可以恢复日期:
Therefore, if we convert the numbers to Pandas Timedeltas and add them to
1960-1-1
we can recover the date:
import numpy as np
import pandas as pd
ser = pd.Series([19411.0, 19325.0, 19325.0, 19443.0, 19778.0])
ser = pd.to_timedelta(ser, unit='D') + pd.Timestamp('1960-1-1')
收益
0 2013-02-22
1 2012-11-28
2 2012-11-28
3 2013-03-26
4 2014-02-24
dtype: datetime64[ns]
这篇关于将数字sas日期转换为 pandas 中的datetime的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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