Ответы:
Самый простой способ - использовать to_datetime
:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
Это также предлагает dayfirst
аргумент для европейских времен (но будьте осторожны, это не строгое ).
Вот оно в действии:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
Вы можете передать определенный формат :
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime()
должен работать.
SettingWithCopyWarning
дают достаточно материала
Если ваш столбец даты представляет собой строку формата «2017-01-01», вы можете использовать pandas astype, чтобы преобразовать его в дату и время.
df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')
или используйте datetime64 [D], если вы хотите использовать точность Day, а не наносекунды
print(type(df_launath['date'].iloc[0]))
доходность
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
так же, как при использовании pandas.to_datetime
Вы можете попробовать его в других форматах, кроме "% Y-% m-% d", но по крайней мере это работает.
Вы можете использовать следующее, если хотите указать хитрые форматы:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
Более подробно format
здесь:
Если у вас есть разные форматы даты, не забудьте установить, infer_datetime_format=True
чтобы сделать жизнь проще
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
Источник: pd.to_datetime
или если вы хотите индивидуальный подход:
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)