如何在 Pandas 中将字符串转换为日期时间格式？

问题描述：

我I_DATE在一个数据框中有一个字符串类型（对象）的列train，如下所示。

I_DATE
28-03-2012 2:15:00 PM
28-03-2012 2:17:28 PM
28-03-2012 2:50:50 PM

如何I_DATE 从字符串转换为日期时间格式并指定输入字符串的格式。

另外，如何根据熊猫中的日期范围过滤行？

解决方案 1：

使用to_datetime。在这种情况下，无需指定格式，因为解析器能够弄清楚。

In [51]:
pd.to_datetime(df['I_DATE'])

Out[51]:
0   2012-03-28 14:15:00
1   2012-03-28 14:17:28
2   2012-03-28 14:50:50
Name: I_DATE, dtype: datetime64[ns]

要访问日期/日期/时间组件，请使用dt访问器：

In [54]:
df['I_DATE'].dt.date

Out[54]:
0    2012-03-28
1    2012-03-28
2    2012-03-28
dtype: object

In [56]:    
df['I_DATE'].dt.time

Out[56]:
0    14:15:00
1    14:17:28
2    14:50:50
dtype: object

您可以使用字符串进行过滤作为示例：

In [59]:
df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start = dt.datetime(2015,1,1), end = dt.datetime.now())})
df[(df['date'] > '2015-02-04') & (df['date'] < '2015-02-10')]

Out[59]:
         date
35 2015-02-05
36 2015-02-06
37 2015-02-07
38 2015-02-08
39 2015-02-09

解决方案 2：

方法：1

给定原始string格式：2019/03/04 00:08:48

你可以使用

updated_df = df['timestamp'].astype('datetime64[ns]')

结果将采用以下datetime格式：2019-03-04 00:08:48

方法：2

updated_df = df.astype({'timestamp':'datetime64[ns]'})

解决方案 3：

对于 AM/PM 格式的日期时间，时间格式为'%I:%M:%S %p'。查看https://strftime.org/上的所有可能的格式组合。NB 如果您有 OP 中的时间组件，则通过转换将完成得更快format=（有关更多信息，请参阅此处）。

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'], format='%d-%m-%Y %I:%M:%S %p')

要使用范围过滤日期时间，您可以使用query：

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2015-01-01', '2015-04-01')})
df.query("'2015-02-04' < date < '2015-02-10'")

或用来between创建蒙版和过滤器。

df[df['date'].between('2015-02-04', '2015-02-10')]

解决方案 4：

我认为这是一个更好的方法。有时，熊猫中的日期可能会很奇怪，这是我的首选解决方案（万无一失）。

df['I_DATE'] = pd.to_datetime(df['I_DATE'], format='mixed', errors='coerce')

df[(df['I_DATE'] >= pd.to_datetime('2023-07-01')) & (df['I_DATE'] <= pd.to_datetime('2023-09-30'))]