如何将 DataFrame 列类型从对象类型转换为日期时间？，今天小编就来说说关于如何将dataframe的value提出来?下面更多详细答案一起来看看吧!
如何将dataframe的value提出来
如何将 DataFrame 列类型从对象类型转换为日期时间？
Pandas 是Python第三方库中的代表，可让我们有效且高效地执行复杂的数据操作。在 pandas 中，我们主要是处理 DataFrame 形式的数据集。DataFrames 是 pandas 中间的二维数据结构。DataFrames 由行、列和数据组成。DataFrame 中的 Data 可以是任何类型。在这里，我们将学习如何将对象类型的数据转换为 DateTime 格式。
要将字符串转换为 DateTime，我们将使用 pd.to_datetime()方法。 pandas.to_datetime() 方法 此方法用于将字符串转换为日期时间格式。当加载 CSV 文件或创建 DataFrame 时，以字符串格式创建日期，此方法将此字符串数据转换为正确的格式。
pd.to_datetime()方法语法：
pandas.to_datetime(
arg,
errors='raise',
dayfirst=False,
yearfirst=False,
utc=None,
format=None,
exact=True,
unit=None,
infer_datetime_format=False,
origin='unix',
cache=True
)
# 使用
pandas.to_datetime(args)
参数：
它采用必须转换为 DateTime 格式的字符串。 它还需要一些可选参数，例如 dayfirst、yearfirst、utc、format。 要使用 Python Pandas，我们需要导入 pandas 库。下面是语法，
import pandas as pd
# 导入pandas库
import pandas as pd
# 创建一个字典
dict = {'name':['华筝','黄蓉','郭靖','杨过','小龙女'],
'DOB':['07/12/2001','08/11/2002','09/10/2003','10/09/2004','11/08/2005'],
'Gender':['女','女','男','男','女']}
# 创建一个数据框 DataFrame
df = pd.DataFrame(dict)
# 确认数据框的数据类型
print(df.info())
# 将 DataFrame 列类型从字符串转换为日期时间
df['DOB']= pd.to_datetime(df['DOB'])
# 确认数据框的新数据类型
print(df.info())
原数据框每列的数据类型是对象
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 name 5 non-null object
1 DOB 5 non-null object
2 Gender 5 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 248.0 bytes
None
可以看到 DOB 列的格式，数据类型已转换为日期时间格式
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 name 5 non-null object
1 DOB 5 non-null datetime64[ns]
2 Gender 5 non-null object
dtypes: datetime64[ns](1), object(2)
memory usage: 248.0 bytes
None
