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Comment convertir des dates de chaîne en objets Datetime et filtrer par plage de dates dans Pandas ?

Linda Hamilton
Libérer: 2024-12-01 05:27:14
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How to Convert String Dates to Datetime Objects and Filter by Date Range in Pandas?

Conversion de chaînes au format Datetime dans Pandas

Problème :

Étant donné une trame de données Pandas avec une colonne contenant des valeurs de date de chaîne, comment convertir ces valeurs au format datetime ? De plus, comment pouvez-vous filtrer les lignes en fonction d'une plage de dates spécifiée ?

Solution :

Conversion au format Datetime :

Pour convertir des chaînes au format datetime dans Pandas, utilisez la fonction to_datetime. En général, l'analyseur peut déterminer automatiquement le format de la chaîne d'entrée, éliminant ainsi le besoin d'une spécification de format explicite.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'I_DATE': ['28-03-2012 2:15:00 PM', '28-03-2012 2:17:28 PM', '28-03-2012 2:50:50 PM']})

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'])
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Ce code convertit la colonne I_DATE au format datetime. Le résultat ressemble à ceci :

   I_DATE
0 2012-03-28 14:15:00
1 2012-03-28 14:17:28
2 2012-03-28 14:50:50
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Accès aux composants de date :

Après la conversion, vous pouvez accéder aux composants de date individuels, tels que la date, l'heure ou le jour. , en utilisant l'accesseur dt. Par exemple :

# Get the date only
df['I_DATE'].dt.date

# Get the time only
df['I_DATE'].dt.time
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Filtrage des lignes en fonction d'une plage de dates :

Pour filtrer les lignes en fonction d'une plage de dates, utilisez la syntaxe suivante :

df[(df['date'] > 'start_date') & (df['date'] < 'end_date')]
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Par exemple, pour filtrer les lignes dont les dates sont comprises entre « 04/02/2015 » et '2015-02-10' :

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