pandas -将日期列从dd/mm/yy hh:mm:ss转换为yyyy-mm-dd hh:mm:ss [英] Pandas - Converting date column from dd/mm/yy hh:mm:ss to yyyy-mm-dd hh:mm:ss

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本文介绍了 pandas -将日期列从dd/mm/yy hh:mm:ss转换为yyyy-mm-dd hh:mm:ss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

我有一个数据框(df),该数据框具有一个日期列(列名:sale_date),该列以以下格式存储数据

I have a dataframe (df) that has a date column (column name : sale_date) that stores data in the below format

dd/mm/yy hh:mm:ss

我正在尝试将其转换为yyyy-mm-dd hh:mm:ss.尝试使用下面的方法,但是仍然无法将其转换为所需的格式.

I am trying to convert it to yyyy-mm-dd hh:mm:ss. Tried with the below but however it still does not convert it to the required format.

df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'])

任何人都可以协助转换此日期列的格式.谢谢

Could anyone assist in converting the format of this date column. Thanks

推荐答案

如果您知道自己的列将具有一致的格式,则可以将其传递给to_datetime:

If you know you will have a consistent format in your column, you can pass this to to_datetime:

df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'], format='%d/%m/%y %H:%M:%S')

如果您的格式不一定一致,但在每种情况下确实都有前一天,那么使用dayfirst=True可能就足够了,尽管在不查看数据的情况下很难说:

If your formats aren't necessarily consistent but do have day before month in each case, it may be enough to use dayfirst=True though this is difficult to say without seeing the data:

df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date'], dayfirst=True)

这篇关于 pandas -将日期列从dd/mm/yy hh:mm:ss转换为yyyy-mm-dd hh:mm:ss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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