这篇文章将为大家详细讲解有关python如何将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
方法一:也是最简单的
直接使用pd.to_datetime函数实现
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data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间'])方法二:
源自利用python进行数据分析P304
使用python的datetime包中的
strptime函数,datetime.strptime(value,'%Y/%M/%D')
strftime函数,datetime.strftime(‘%Y/%M/%D')
注意使用datetime包中后面的字符串匹配需要和原字符串的格式相同,才能转义过来,相当于yyyy-mm-dd格式的需要按照'%Y-%M-%D'来实现,而不是'%Y/%M/%D'
data['交易时间']=data['交易时间'].apply(lambda x:datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d %H:%M:%S'))注意到上面代码的'%Y-%m-%d %H:%M:%S'嘛?
这里的格式必须与原数值的格式一模一样才能转换,如果原数值里面是精确到时分秒的,那么你此处不写%H:%M:%S就没办法转换!!!切记
'''
获取指定日期的上个月
日期字符串和日期格式
'''
def getLastMonth(dtstr,dateformat):
d=datetime.strptime(dtstr, dateformat).date()
year = d.year
month = d.month
if month == 1 :#如果是本年1月的
month = 12
year -= 1
else :#如果是大于1月的
month -= 1
return (datetime(year,month,1)).strftime(dateformat)
'''
两个日期之间相差的月数
包括开始日期和结束日期的当天
日期字符串和日期格式
'''
def diffMonth(startDate,endDate,dateformat):
start=datetime.strptime(startDate, dateformat).date()
end=datetime.strptime(endDate, dateformat).date()
startYear=start.year
startMonth=start.month
endYear=end.year
endMonth=end.month
#如果是同年
if startYear==endYear:
diffmonths=endMonth-startMonth
#如果是上年
elif endYear-startYear==1:
diffmonths=12+endMonth-startMonth
#如果是大于1年
elif endYear-startYear>1:
years=endYear-startYear
diffmonths=(years-1)*12+12+endMonth-startMonth
#如果开始日期大约结束日期报错
elif endYear-startYear<0 or( endYear==startYear and endMonth-startMonth):
print 'enddate must greater than startdate'
return int(diffmonths+1)1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。
关于“python如何将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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