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.

Полезные материалы

1. pandas.to_datetime — Официальная документация pandas
2. Временные ряды и дата-функции — документация pandas
3. datetime — Работа с датой и временем в Python
4. Шпаргалка по strftime в Python
5. Управление датами и временем в pandas — YouTube
6. dateutil – расширения для datetime — документация dateutil