标签:01 读取 34 日期 27 2019 格式 data Pandas
read_csv
的时候加一个参数:parse_dates = ['date']
,就会把date这一列自动转化为日期格式,例如
file_path = root_path + "/data/stock_data.csv"
data = pd.read_csv(file_path, header = 0, sep = '\t')
print(data)
如果原来读取进来日期格式为 “2018-05-09 10:43:52”
, 想把该日期变为 “20180509”
,可以这样处理:
data['date'].dt.strftime('%Y%m%d')
把某一列字符串格式的时间转化为时间格式的时间:
data = pd.DataFrame({'a': ['2019-01-27 12:34:45.0', '2019-01-27 11:28:32.0']})
data['timea'] = data['a'].apply(lambda x:parse(x))
print(data)
a timea
0 2019-01-27 12:34:45.0 2019-01-27 12:34:45
1 2019-01-27 11:28:32.0 2019-01-27 11:28:32
timea列即为转化后的列,可以直接进行大小比较.
标签:01,读取,34,日期,27,2019,格式,data,Pandas 来源: https://www.cnblogs.com/shclbear/p/16676665.html
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