将 Pandas 中的字符串转换为日期时间格式
问题：
给定一个 Pandas 数据框包含字符串日期值的列，如何将这些值转换为日期时间 格式？此外，如何根据指定的日期范围过滤行？
解决方案：
转换为日期时间格式：
要将 Pandas 中的字符串转换为日期时间格式，请使用 to_datetime 函数。一般来说，解析器可以自动确定输入字符串的格式，从而无需显式格式规范。
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'])此代码将 I_DATE 列转换为日期时间格式。输出如下所示：
I_DATE 0 2012-03-28 14:15:00 1 2012-03-28 14:17:28 2 2012-03-28 14:50:50
访问日期组件：
转换后，您可以访问各个日期组件，例如日期、时间或日期，使用 dt 访问器。例如：
# Get the date only df['I_DATE'].dt.date # Get the time only df['I_DATE'].dt.time
根据日期范围筛选行：
要根据日期范围筛选行，请使用以下语法：
df[(df['date'] > 'start_date') & (df['date'] < 'end_date')]
例如，过滤日期在 '2015-02-04' 和'2015-02-10':
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]
以上是如何在 Pandas 中将字符串日期转换为日期时间对象并按日期范围进行过滤？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
