Jak zmienić format daty i godziny w pandach

Moja ramka danych ma DOBkolumnę (przykładowy format 1/1/2016), która jest domyślnie konwertowana na pandas dtype 'object':DOB object

Konwersja to format daty df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB']), data zostanie przekonwertowany do: 2016-01-26a jej dtypebrzmi: DOB datetime64[ns].

Teraz chcę przekonwertować ten format daty na 01/26/2016lub w inne ogólne formaty daty. Jak mam to zrobić?

Niezależnie od metody, którą wypróbuję, zawsze pokazuje datę w 2016-01-26formacie.

Możesz użyć, dt.strftimejeśli chcesz przekonwertować datetimena inne formaty (ale pamiętaj, że wtedy dtypekolumna będzie object( string)):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016', 1: '26/1/2016'}})
print (df)
         DOB
0  26/1/2016 
1  26/1/2016

df['DOB'] = pd.to_datetime(df.DOB)
print (df)
         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print (df)
         DOB        DOB1
0 2016-01-26  01/26/2016
1 2016-01-26  01/26/2016

Zmiana formatu, ale bez zmiany typu:

df['date'] = pd.to_datetime(df["date"].dt.strftime('%Y-%m'))

Poniższy kod zadziałał dla mnie zamiast poprzedniego - wypróbuj!

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')

W porównaniu z pierwszą odpowiedzią zalecam najpierw użycie dt.strftime (), a następnie pd.to_datetime (). W ten sposób nadal będzie skutkował typem danych datetime.

Na przykład,

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '})
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = pd.to_datetime(df['DOB1'])
print(df.dtypes)

Jest różnica między

• zawartość komórki dataframe (wartość binarna) i
• jego prezentacja (wyświetlanie) dla nas, ludzi.

Pytanie brzmi: jak dojść do odpowiedniej prezentacji moich danych bez zmiany samych danych / typów danych?

Oto odpowiedź:

• Jeśli używasz notatnika Jupyter do wyświetlania ramki danych lub
• jeśli chcesz dotrzeć do prezentacji w postaci pliku HTML (nawet z wieloma przygotowanymi zbędnymi idi classatrybutami do dalszego stylowania CSS - możesz ich użyć lub nie),

użyj stylizacji .Styl nie zmienia danych / typów danych kolumn ramki danych.

Teraz pokażę Ci, jak dotrzeć do tego w notatniku Jupyter - aby zapoznać się z prezentacją w postaci pliku HTML, zobacz notatkę pod koniec pytania.

Przypuszczam, że twoja kolumna DOB ma już typdatetime64 (pokazałeś, że wiesz, jak do niego dotrzeć). Przygotowałem prostą ramkę danych (z tylko jedną kolumną), aby pokazać podstawowe style:

• Nie stylizowany:

     df

          DOB
0  2019-07-03
1  2019-08-03
2  2019-09-03
3  2019-10-03

• Stylizacja jako mm/dd/yyyy:

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})

          DOB
0  07/03/2019
1  08/03/2019
2  09/03/2019
3  10/03/2019

• Stylizacja jako dd-mm-yyyy:

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%d-%m-%Y")}) 

          DOB
0  03-07-2019
1  03-08-2019
2  03-09-2019
3  03-10-2019

Bądź ostrożny!
Zwracający obiekt NIE jest ramką danych - jest to obiekt klasy Styler, więc nie przypisuj go z powrotem do df:

Nie rób tego:

df = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})    # Don´t do this!

(Każda ramka danych ma swój obiekt Styler dostępny przez swoją .stylewłaściwość i zmieniliśmy ten df.styleobiekt, a nie samą ramkę danych).

Pytania i odpowiedzi:

• P: Dlaczego twój obiekt Styler (lub wyrażenie zwracające go) użyty jako ostatnie polecenie w komórce notatnika Jupyter wyświetla twoją (ze stylem) tabelę , a nie sam obiekt Styler?

• Odp .: Ponieważ każdy obiekt Styler ma metodę wywołania zwrotnego, ._repr_html_()która zwraca kod HTML do renderowania ramki danych (jako ładnej tabeli HTML).

  Jupyter Notebook IDE wywołuje tę metodę automatycznie, aby renderować obiekty, które ją zawierają.

Uwaga:

Nie potrzebujesz notatnika Jupyter do stylizacji (tj. Do ładnego drukowania ramki danych bez zmiany jej typów danych / danych ).

Obiekt Styler ma również metodę render(), jeśli chcesz uzyskać ciąg znaków z kodem HTML (np. Do opublikowania sformatowanej ramki danych w Internecie lub po prostu zaprezentuj swoją tabelę w formacie HTML):

df_styler = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})
HTML_string = df_styler.render()

Poniższy kod zmienia się na typ „datetime”, a także formatuje w podanym ciągu formatu. Działa dobrze!

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y'))

Możesz spróbować tego, aby przekonwertować format daty na DD-MM-RRRR:

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