Konvertieren String-Datum in ein anderes Format in Pandas Dataframe

Question

Ich habe diese Antwort in der Gemeinschaft bisher gesucht, konnte nicht haben.

Ich habe einen Datenrahmen in Python 3.5.1, der eine Spalte mit Datumsangaben in Zeichenfolge enthält, die aus einer CSV-Datei importiert werden.

Der Datenrahmen wie folgt aussieht

    TimeStamp TBD TBD  Value TBD 
0  2016/06/08 17:19:53 NaN NaN 0.062942 NaN 
1  2016/06/08 17:19:54 NaN NaN 0.062942 NaN 
2  2016/06/08 17:19:54 NaN NaN 0.062942 NaN 

was ich brauche, ist der Zeitstempel Spaltenformat zu ändern % m /% d /% y% H sein dürfen:% M:% D

    TimeStamp TBD TBD  Value TBD 
0  06/08/2016 17:19:53 NaN NaN 0.062942 NaN 

Bisher habe ich einige Lösungen gefunden, die aber für Streich- und nicht für Serie

Jede Hilfe

würde geschätzt funktioniert

Dank

Answer 1

Wenn Sie die Spalte von Strings in einer Zeitreihe zu konvertieren, können Sie die dt.strftime method verwenden:

import numpy as np 
import pandas as pd 
nan = np.nan 
df = pd.DataFrame({'TBD': [nan, nan, nan], 'TBD.1': [nan, nan, nan], 'TBD.2': [nan, nan, nan], 'TimeStamp': ['2016/06/08 17:19:53', '2016/06/08 17:19:54', '2016/06/08 17:19:54'], 'Value': [0.062941999999999998, 0.062941999999999998, 0.062941999999999998]}) 
df['TimeStamp'] = pd.to_datetime(df['TimeStamp']).dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S') 
print(df) 

ergibt

TBD TBD.1 TBD.2   TimeStamp  Value 
0 NaN NaN NaN 06/08/2016 17:19:53 0.062942 
1 NaN NaN NaN 06/08/2016 17:19:54 0.062942 
2 NaN NaN NaN 06/08/2016 17:19:54 0.062942 

---

Da Sie eine Spalte konvertieren möchten von Strings zu einer anderen (anderen) Stringsspalte können Sie auch die vektorisierte Methode str.replace verwenden:

import numpy as np 
import pandas as pd 
nan = np.nan 
df = pd.DataFrame({'TBD': [nan, nan, nan], 'TBD.1': [nan, nan, nan], 'TBD.2': [nan, nan, nan], 'TimeStamp': ['2016/06/08 17:19:53', '2016/06/08 17:19:54', '2016/06/08 17:19:54'], 'Value': [0.062941999999999998, 0.062941999999999998, 0.062941999999999998]}) 
df['TimeStamp'] = df['TimeStamp'].str.replace(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)(.*)', r'\2/\3/\1\4') 
print(df) 

seit

In [32]: df['TimeStamp'].str.replace(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)(.*)', r'\2/\3/\1\4') 
Out[32]: 
0 06/08/2016 17:19:53 
1 06/08/2016 17:19:54 
2 06/08/2016 17:19:54 
Name: TimeStamp, dtype: object 

Diese Regex verwendet Stücke der Zeichenfolge , ohne zuerst die Zeichenfolge als Datum Parsen neu zu ordnen. Dies ist schneller als die erste Methode (hauptsächlich weil es den Parsing-Schritt überspringt), aber es hat auch den Nachteil, nicht zu überprüfen, dass die Datumszeichenfolgen gültige Daten sind.