pandas如何快速处理date_time日期格式-创新互联

这篇文章主要为大家展示了“pandas如何快速处理date_time日期格式”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pandas如何快速处理date_time日期格式”这篇文章吧。

成都创新互联拥有十余年成都网站建设工作经验,为各大企业提供成都网站建设、网站设计服务，对于网页设计、PC网站建设（电脑版网站建设）、成都App定制开发、wap网站建设（手机版网站建设）、程序开发、网站优化（SEO优化）、微网站、申请域名等，凭借多年来在互联网的打拼，我们在互联网网站建设行业积累了很多网站制作、网站设计、网络营销经验，集策划、开发、设计、营销、管理等网站化运作于一体，具备承接各种规模类型的网站建设项目的能力。

当数据很多，且日期格式不标准时的时候，如果pandas.to_datetime 函数使用不当，会使得处理时间变得很长，提升速度的关键在于format的使用。下面举例进行说明：

示例数据：

date 格式：02.01.2013 即 日.月.年

数据量：3000000

transcation.head()
---------------------------------------------
   date date_block_num shop_id item_id item_price item_cnt_day
0 02.01.2013    0  59 22154  999.00   1.0
1 03.01.2013    0  25  2552  899.00   1.0
2 05.01.2013    0  25  2552  899.00   -1.0
3 06.01.2013    0  25  2554  1709.05   1.0
4 15.01.2013    0  25  2555  1099.00   1.0

处理方式一：

transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'])

处理时间： 10min

处理方式二：

transactions['date_formatted']=pd.to_datetime(transactions['date'], format='%d.%m.%Y')

处理时间：10s

附录：format相关

代码	说明
%Y	4位数的年
%y	2位数的年
%m	2位数的月[01,12]
%d	2位数的日[01，31]
%H	时（24小时制）[00,23]
%l	时（12小时制）[01,12]
%M	2位数的分[00,59]
%S	秒[00,61]有闰秒的存在
%w	用整数表示的星期几[0（星期天），6]
%F	%Y-%m-%d简写形式例如，2017-06-27
%D	%m/%d/%y简写形式

以上是“pandas如何快速处理date_time日期格式”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！

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。

当前标题：pandas如何快速处理date_time日期格式-创新互联
标题链接：http://6mz.cn/article/djpgpe.html