Pandas hasta la fecha
Después de terminar este tutorial, sabrá:
- Cómo cambiar una columna de DataFrame hasta la fecha utilizando los pandas a la función de fecha y hora.
- Cómo especificar el formato de fecha para cambiar varios formatos de cadena.
- Convierta segundos y fechas como enteros en Pandas DateTime.
Este artículo le enseñará cómo formatear una columna de cadena como fecha, formatear varias columnas de cadena como fechas y finalmente formatear todas las columnas de cadena que contienen fecha como columnas de DateTime.
Cómo convertir o cambiar las columnas de DataFrame a DateTime en Pandas?
En este tutorial, usaremos la función To_DateTime (). Primero, examinemos el método pandas to_dateTime (), que toma una serie o columna de pandas y lo convierte en una hora de fecha. La función ofrece una amplia gama de parámetros flexibles que le permiten alterar los resultados.
Sintaxis: pandas.to_dateTime (arg, errores = 'Raise', DayFirst = False, YearFirst = False, Utc = None, Box = True, Format = None, Exact = True, Unit = None, Infer_DateTime_Format = false, origin = 'Unix', Cache = FALSO)
Parámetros
argumento: Un objeto de flotación, cadena, lista o diccionario entero que se convertirá en un objeto de fecha y hora.
primero: Un valor de bool. Es cierto por defecto.
primero: Valor booleano. Si es cierto, el año se colocará primero.
UTC: Valor booleano, si se establece en verdadero, devuelve el tiempo en UTC.
formato: El puesto de día, mes y año se indica con una entrada de cadena.
Tipo de retorno: Serie de fecha y hora.
Ejemplo # 1: Convierta una columna de cadena en DateTime
Primero crearemos un marco de datos utilizando un diccionario para demostrar este ejemplo. Aquí, crearemos un diccionario. Primero importamos pandas, y luego pasamos el diccionario como argumento dentro del PD.Clase de marco de datos.
Hemos creado nuestro marco de datos. DataFrame consta de cuatro columnas "ID", "Nombre", "Salario" y unión_date. La columna ID almacena los valores de las cadenas (1001, 1002, 1003, 1004, 1005, 1006), mientras que las columnas "Nombre" y "Salario" contienen los valores ("Kiara", "Sam", "Cara", "Brian "," Henry "," Bill ") y (12000, 10000, 9000, 9900, 11500, 11000) respectivamente. En la columna "unirse_date" hemos almacenado los valores de fecha como datos de cadena ("1/5/2019", "3/10/2019", "3/10/2019", "5/2/2021", "4 /4/2021 "," 10/4/2021 ").
Ahora para cambiar la columna "uniring_date" en dateTime, aplicaremos el método to_datetime ().
Hemos pasado la columna unirse_date a la función to_dateTime (). Ahora verifiquemos si la columna se convierte a DateTime o no utilizando la función Info () en nuestro DataFrame.
En la sección/columna dtype, puede ver que la columna se une_date se convierte a dateTime.
Ejemplo # 2: Convierta una columna numérica en DateTime
Hemos visto en el Ejemplo # 1 cómo convertir una columna con valores de fecha como una cadena en una DatateMe. Ahora crearemos un marco de datos con al menos una columna que tiene valores de fecha como una cadena, y luego lo convertiremos en DateTime usando la función To_DateTime ().
Hemos creado nuestro marco de datos con cuatro columnas "ID", "Nombre", "Age" y "Task_Date". Los valores de los datos (1011, 1022, 1033, 1044, 1055, 1066), ("Tom", "Mandy", "Sara", "Bran", "Lucy", "Blake") y (24, 23, 23 , 25, 21, 23) se almacenan en las columnas "id", "nombre" y "edad" respectivamente. En la columna "Task_Date" hemos almacenado los datos de fecha como valores numéricos (20220410, 20220412, 20220415, 20220501, 20220515, 20220610). Nuevamente utilizaremos el atributo dtypes para determinar los tipos de datos de cada columna en nuestra marca de datos.
Actualmente, el tipo de datos de la columna "task_date" es int64. Para convertirlo en DateTime, utilizaremos el método To_DateTime ().
Hemos convertido la columna entera a DateTime usando la función To_Datetime (). El método info () se puede usar para verificar el resultado.
En lugar de almacenar el DateTime en la misma columna, podemos almacenar los valores de DateTime en una nueva columna.
El tipo de datos de la nueva columna DateTime se puede determinar utilizando el atributo dtypes.
Ejemplo # 3: Convierta la columna de cadena en DateTime con el formato YYYYMMDD
Podemos cambiar el formato de fecha de los valores de cadena de fecha después de convertir los valores a DateTime usando la función To_DateTime () y especificar el parámetro de formato como un formato válido. Primero crearemos un marco de datos que consta de al menos una columna con valores de fecha como cadenas.
En el marcado de datos anterior, hemos creado dos columnas "ventas" y "sales_date" con valores de datos (3, 2, 4, 10, 5, 6) y ("220110", "210215", "210330", "210401" , "210510", "210620"). Actualmente, el tipo de datos de la columna "sales_date" será "objeto".
Puede ver que la columna de la "fecha de ventas" en el marco de datos tiene el "objeto" del tipo de datos, lo que indica que es una cadena. Ahora, utilizaremos el parámetro de formato del método to_dateTime () para convertir el tipo de datos en formato datetime ("yyyy-mm-dd").
Se puede ver que nuestra columna Sales_Date se convierte en DateTime y se formateado en%y%M%D Formato.
Ejemplo # 4: Convierta las múltiples columnas a DateTime
Puede usar los métodos pandas aplic () y to_dateTime () para convertir varias columnas en pandas a fecha y hora. La función Apply () se aplicará a una lista con etiquetas de columnas, y la función To_DateTime () se pasará como una entrada dentro de la función Aplicar (). Primero, necesitamos un marco de datos con múltiples columnas que contengan los datos de la fecha.
Hemos creado el marco de datos requerido con las columnas "tarea", "asignar_date" y "due_date". En la columna "Tarea", tenemos valores de datos (2, 4, 5, 2, 4, 3), en la columna "asignar_date" hemos almacenado los valores de cadena ("13/02/2022", "3/03 /2019 "," 5/04/2019 "," 7/05/2021 "," 06/06/2021 "," 12/07/2021 "), y en la columna" ded_date "los valores de datos son (" " 18/02/2022 "," 10/03/2022 "," 8/04/2022 "," 12/05/2022 "," 15/06/2022 "," 21/07/2022). Ahora convirtamos las columnas de fecha en DateTime.
Hemos seleccionado las columnas "asigne_date" y "due_date" y luego aplicamos la función aplicar () para aplicar la función to_dateTime () en ambas columnas. Verifiquemos los dités de las columnas para verificar si las columnas se convierten a fecha y hora.
Ambas columnas se convierten con éxito a DateTime, como se puede ver anteriormente en la columna Dtype.
Ejemplo # 5: Convierta los días enteros de Unix a DateTime
La conversión de datos enteros en días de Unix es otra conversión poderosa ofrecida por Pandas. Se puede ingresar una columna entera en la función to_dateTime (). Para hacer esto, debemos especificar "D" como el valor del parámetro Unix, lo que hace que el valor entero represente un día de un origen dado. Creemos un marco de datos que tiene una columna entera que representa los datos de la fecha.
Hemos creado un marco de datos que solo tiene una columna, "fecha", almacenamos los valores de datos como enteros (12642, 23345, 25322, 14536, 13455). Ahora convierta nuestra columna en DateTime.
Al especificar la función unix = "d" dentro de la función to_dateTime (), hemos convertido los días unix (entero) a datetime. No especificamos el parámetro de origen porque está configurado por defecto en "Unix".
Otros métodos como Astypes () también se pueden usar para convertir la columna del DataFrame a DateTime. Pero usar el método to_dateTime () es una forma mejor y más auténtica de realizar esta conversión.
Conclusión
En este tutorial, hemos discutido cómo la columna o serie de pandas se puede convertir en el objeto DatateMe. Hemos utilizado la función To_Datetime en este tutorial para realizar la conversión de Pandas a DateTime. Vimos la sintaxis de la función junto con sus parámetros para comprender su trabajo y funcionalidad. En los ejemplos de esta publicación, intentamos enseñarle cómo convertir una columna de cadena, una columna numérica y varias columnas en DateTime. También discutimos métodos y parámetros para cambiar los formatos de fecha.