Question

不确定我的问题的语义是否正确。因此，请原谅任何错误。如果有人能指出我正确的方向，那也会有所帮助。

我想在一列值上使用to_datetime方法。这是我的dataframe info（）输出。

RangeIndex: 81 entries, 0 to 80
Data columns (total 9 columns):
DESCRIPTION: ACKNOWLEDGE AND ACCEPT WORK ORDER      81 non-null object
Name                                                81 non-null object
Name.1                                              81 non-null object
12/31/2018 8:16 PM                                  81 non-null object
Acknowledge NEW Work Order Ownership (deleted)      81 non-null object
AN2210W0013                                         81 non-null object
12/31/2018 7:58 AM                                  81 non-null object
Acknowledge and Accept Work Order                   81 non-null object
DESCRIPTION: ACKNOWLEDGE AND ACCEPT WORK ORDER.1    81 non-null object

我想将第4列和第7列转换为datatime类型，以便可以在其上使用适当的方法。

for x in range(len(df2)):
   pd.to_datetime(df2.iloc[x,3])

这是我到目前为止取得的最好成绩。

谢谢

Answer 1

您可以在阅读csv时做到这一点：

df = pd.read_csv('name.csv',parse_dates=[3,6],infer_datetime_format=True) # 3,6 is the column index which contain datetime

或之后：

df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'])

熊猫在列上使用to_datetime方法

1 个答案: