pandas中怎么处理日期类型数据-创新互联

pandas中怎么处理日期类型数据，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

成都创新互联主营道外网站建设的网络公司,主营网站建设方案,App定制开发,道外h5小程序设计搭建,道外网站营销推广欢迎道外等地区企业咨询

pandas 的日期/时间类型有如下几种：

Concept	Scalar Class	Array Class	pandas Data Type	Primary Creation Method
Date times	Timestamp	DatetimeIndex	datetime64[ns] or datetime64[ns, tz]	to_datetime or date_range
Time deltas	Timedelta	TimedeltaIndex	timedelta64[ns]	to_timedelta or timedelta_range
Time spans	Period	PeriodIndex	period[freq]	Period or period_range
Date offsets	DateOffset	None	None	DateOffset

首先获取数据，并且将 DataFrame 的 date 列转换成 datetime 类型：

df1 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/stonewm/python-practice-projects/master/pandas%20sample%20data/sample-salesv3.csv')
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) # convert date column to datetime
df1.head()

也可以在 read_csv() 方法中，通过 parse_dates 参数直接将某些列转换成 datetime64 类型：

df1 = pd.read_csv('sample-salesv3.csv', parse_dates=['date'])

我们据此销售数据，按月份、按季度统计 sku 的销售金额。
pandas 的 pandas.Series.dt 可以获得日期/时间类型的相关信息。比如

df1['date'].dt.year
df1['date'].dt.month
df1['date'].dt.quarter

但这些类型返回值为 int 类型，作为统计的字段，我们更希望是 2014-04 这样的格式，有两个方法：

# 方法 1
df1['year_month'] = df1['date'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m'))

第二种方法：

df1['period'] = df1['date'].dt.to_period('M')

第二种方法使用起来更加简单，参数 M 表示月份，Q 表示季度，A 表示年度，D 表示按天，这几个参数比较常用。
新增了一列之后，做出数据透视表：

import numpy as np
pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['period'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum)
pivot.head()

再做一个按季度统计的数据透视表：

df1['quarter'] = df1['date'].dt.to_period('Q')
quarter_pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['quarter'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum)

关于pandas中怎么处理日期类型数据问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前名称：pandas中怎么处理日期类型数据-创新互联
网页网址：http://6mz.cn/article/cdoggo.html