pandas parse_dates参数的使用

 更新时间:2024年09月11日 10:24:26   作者:hooyying  
在Pandas中,parse_dates参数用于将数据框中的某列转换为时间类型,而index_col参数则将某列设置为索引。通过这两个参数,可以有效地管理和操作时间序列数据。例如,将'Date'列转为时间类型并设置为索引,可以方便地进行时间序列分析和操作

pandas parse_dates参数

parse_dates表示

将某一列设置为时间类型

df = pd.read_csv('comptagevelo20152.csv',\
                 sep=',',index_col= 'Date',parse_dates=['Date'])
  • parse_dates将Date列设置为时间类型
  • index_col将Date列设置为索引
df.index

DatetimeIndex([‘2015-01-01’, ‘2015-02-01’, ‘2015-03-01’, ‘2015-04-01’,
‘2015-05-01’, ‘2015-06-01’, ‘2015-07-01’, ‘2015-08-01’,
‘2015-09-01’, ‘2015-10-01’,

‘2015-12-22’, ‘2015-12-23’, ‘2015-12-24’, ‘2015-12-25’,
‘2015-12-26’, ‘2015-12-27’, ‘2015-12-28’, ‘2015-12-29’,
‘2015-12-30’, ‘2015-12-31’],
dtype=‘datetime64[ns]’, name=‘Date’, length=365, freq=None)

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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