Ein Datenrahmenobjekt für die Verarbeitung strukturierter Daten in Python. Sie können Dateien einfach lesen und nachfolgende SQL-Vorgänge ausführen. Für Arbeiten wie maschinelles Lernen müssen Daten verarbeitet, berechnet und visualisiert werden. Eine Memoliste häufig verwendeter Syntaxen für die Datenmanipulation. Dieser Abschnitt befasst sich mit der Verarbeitung von Datum und Uhrzeit. Die Tabelle für andere Elemente ist hier.
Importiere Pandas mit dem Namen pd
python
import pandas as pd
Konvertiert das unter Objekttyp beschriebene Element in den Typ datetime64 ns. Angenommen, Sie möchten ein Element mit dem Namen "Tag" in die Definition des Datenrahmens konvertieren.
python
dataframe['Day'] = pd.to_datetime(dataframe['Day'])
"Tag" extrahiert Daten nach "1. April 2020".
python
dataframe = dataframe.loc[dataframe['Day'] > pd.to_datetime('20200401')]
Datetime64 [ns] Konvertiert den Tag, der ein Typ ist, in ein Datum (Objekttyp).
python
dataframe['Day'] = pd.to_datetime(dataframe['Day']).dt.date
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