Wie kann ich Zeichenfolgen in Datumsangaben umwandeln und Datumsangaben in Pandas manipulieren?

Konvertieren von Zeichenfolgen in das Datetime-Format in Pandas

Konvertieren von Strings in das Datetime-Format

Um Zeichenfolgen, die Datumsangaben darstellen, in das Datetime-Format zu konvertieren, Pandas stellt die Funktion pd.to_datetime() bereit. Standardmäßig wird das Format abgeleitet, wie im Beispiel gezeigt:

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Eingabezeichenfolgenformat angeben

Wenn das Zeichenfolgenformat unbekannt ist, geben Sie es mit an Formatparameter. Um beispielsweise Zeichenfolgen mit dem Format „TT-MM-JJJJ HH:MM:SS PM“ zu konvertieren:

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'], format="%d-%m-%Y %I:%M:%S %p")

Zugriff auf Datums-/Uhrzeitkomponenten

Einmal In datetime konvertiert, können Sie mit dem dt-Accessor auf bestimmte Komponenten wie Datum, Tag oder Uhrzeit zugreifen. Um beispielsweise die Datumskomponente abzurufen:

df['I_DATE'].dt.date

Zeilen basierend auf dem Datumsbereich filtern

Um Zeilen basierend auf einem Datumsbereich zu filtern, verwenden Sie logische Operatoren ( >, <) für Datetime-Objekte:

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2015-01-01', end='2015-12-31')})

filtered_df = df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Dies gibt Zeilen mit Datumsangaben innerhalb des 5. und 9. Februar zurück, 2015.
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