pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日-创新互联

这篇文章主要介绍pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

创新互联公司主要从事网站设计、网站制作、网页设计、企业做网站、公司建网站等业务。立足成都服务巴州,十载网站建设经验,价格优惠、服务专业,欢迎来电咨询建站服务:18980820575

#pd.to_datetime函数

#读取数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('police.csv')
 
#将stop_date转化为datetime的格式的dataframe，存到stop_datetime
data['stop_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_date')

#自定义一个时间，计算时间差

data_new = pd.to_datetime('2006-01-01')
data['time_d'] = time_new - data.stop_datetime
data['time_d'].head()

#统计各年份和月份出现的次数

data.stop_datetime.dt.year.value_counts()
data.stop_datetime.dt.month.value_counts()

#提取年、月、日

#提取年
data['year'] = data.stop_datetime.dt.year
data['year'].head()
 
#提取月份
data['month'] = data.stop_datetime.dt.month
data['month'].head()
 
#提取日
data['day'] = data.stop_datetime.dt.day
data['day'].head()

#使用时间序列数据绘图

data['stop_time_datetime'] = pd.to_datetime(data.stop_time)
data.groupby(data.stop_time_datetime.dt.hour).drugs_related_stop.sum().plot()

以上是“pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，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。

网站题目：pandas中如何进行时间数据的转换和计算时间差并提取年月日-创新互联
地址分享：http://6mz.cn/article/jhpsd.html