将列转换为时间戳-Pandas Dataframe [英] Convert column to timestamp - Pandas Dataframe

问题描述

我有一个Pandas数据框，其日期值以以下格式存储在2列中：

I have a Pandas Dataframe that has date values stored in 2 columns in the below format:

Column 1: 04-APR-2018 11:04:29
Column 2: 2018040415203 

我该如何转换到一个时间戳。这两个列的数据类型都是Object。

How could I convert this to a time stamp. Datatype of both these column is Object.

推荐答案

对于第一种格式，您可以简单地传递to_datetime，对于后者，您需要显式描述日期格式（请参阅python docs ）：

For the first format you can simply pass to_datetime, for the latter you need to explicitly describe the date format (see the table of available directives in the python docs):

In [21]: df
Out[21]:
                   col1           col2
0  04-APR-2018 11:04:29  2018040415203

In [22]: pd.to_datetime(df.col1)
Out[22]:
0   2018-04-04 11:04:29
Name: col1, dtype: datetime64[ns]

In [23]: pd.to_datetime(df.col2, format="%Y%m%d%H%M%S")
Out[23]:
0   2018-04-04 15:20:03
Name: col2, dtype: datetime64[ns]

这篇关于将列转换为时间戳-Pandas Dataframe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！