Преобразование строки в datetime в Pandas: фильтрация данных
Быстрый ответ
Для того чтобы привести столбец df
к типу datetime, воспользуйтесь методом pd.to_datetime()
:
import pandas as pd
# Следим за временем! 🕰️
df['column'] = pd.to_datetime(df['column'])
Если формат дат отличается от стандартного, укажите свой формат в параметре format
, например format='%Y-%m-%d'
. Это позволит безошибочно провести преобразование из строки в datetime.
Кастомное форматирование и предотвращение ошибок
Если даты ваших данных представлены в нестандартном формате, можно задать этот формат через format
— это ускорит процесс преобразования:
# Делаем даты стильными! 😉
df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
При наличии дат в разных форматах используйте infer_datetime_format=True
— это позволит автоматически определить нужный формат:
# Держим марку! 🎽
df['column'] = pd.to_datetime(df['column'], infer_datetime_format=True)
Обратите внимание на возможные ошибки и пропуски при некорректно указанном формате. Всегда проверяйте результат преобразования!
Продвинутые приёмы и креативные советы
Обработка дат на иностранных языках
Даты на других языках могут быть преобразованы с использованием dateutil.parser
:
from dateutil import parser
# Проблемы с переводом? Не для нас! 🌍
df['column'] = df['column'].apply(lambda x: parser.parse(x, dayfirst=True))
Массовое преобразование столбцов
Для одновременного преобразования нескольких столбцов задействуйте словарь:
# Работаем вдвое эффективнее! 👯♂️
df[['column1', 'column2']] = df[['column1', 'column2']].apply(pd.to_datetime, format=...)
Анализ данных после преобразования
После приведения столбца к типу datetime фильтрация данных по датам становится значительно проще:
# Фильтруем события 21-го века! 🎩🍷
df_filtered = df[df['column'] >= '2021-01-01']
Преобразование к datetime открывает новые возможности для анализа временных рядов.
Визуализация
Представьте себе расписание поездов с временем в разных форматах — что за калейдоскоп! Так же и pd.to_datetime()
стандартизирует время, упрощая его понимание и анализ.
Эффективная обработка данных
Работа с большими наборами данных
Большие данные требуют эффективной обработки. Используйте pd.to_datetime()
и проверяйте результат .dtype
, чтобы убедиться, что преобразование в datetime64
прошло успешно.
Гибкое решение проблем: обработка исключений
В нестандартных случаях и при неоднозначной интерпретации дат требуется индивидуальный подход. Здесь на помощь придут регулярные выражения.
Понимание форматов дат
Для успешной работы с датами изучите сайт strftime.org
, где представлены директивы форматирования дат в Python.