উত্তর:
সবচেয়ে সহজ উপায়টি হ'ল to_datetime
:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
এটি dayfirst
ইউরোপীয় সময়গুলির জন্য একটি যুক্তিও সরবরাহ করে (তবে সাবধান যে এটি কঠোর নয় )।
এখানে এটি কার্যকর হয়:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
আপনি একটি নির্দিষ্ট ফর্ম্যাট পাস করতে পারেন :
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime()
কাজ করা উচিত।
SettingWithCopyWarning
যথেষ্ট পরিমাণে সামগ্রী দেয়
যদি আপনার তারিখ কলামটি '2017-01-01' ফর্ম্যাটের একটি স্ট্রিং হয় তবে আপনি এটিকে ডেটটাইমে রূপান্তর করতে পান্ডাস অ্যাস্টাইপ ব্যবহার করতে পারেন।
df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')
বা ড্যানটাইম 64 [ডি] ব্যবহার করুন যদি আপনি ন্যানোসেকেন্ডগুলি না করে দিনের যথাযথতা চান
print(type(df_launath['date'].iloc[0]))
উৎপাদনের
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
আপনি যখন পান্ডাস.টো_ডেটটাইম ব্যবহার করেন ঠিক তেমনই
আপনি অন্যান্য ফরম্যাটের সাথে এটি '% Y-% m-% d' দিয়ে চেষ্টা করতে পারেন তবে কমপক্ষে এটি কাজ করে।
আপনি কৌশলযুক্ত ফর্ম্যাটগুলি নির্দিষ্ট করতে চাইলে আপনি নিম্নলিখিতটি ব্যবহার করতে পারেন:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
এখানে আরও বিশদ format
:
আপনার তারিখে যদি ফর্ম্যাটগুলির মিশ্রণ থাকে তবে infer_datetime_format=True
জীবনকে আরও সহজ করার জন্য সেট করতে ভুলবেন না
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
সূত্র: পিডি টু_ডেটটাইম
বা আপনি যদি একটি কাস্টমাইজড পদ্ধতির চান
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)