Pandas 日期转换-如何提取推断格式

在数据分析和探索中，日期和时间数据是非常常见的。Pandas是Python数据分析中最常用的数据处理库，提供了强大的日期/时间处理能力。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来将日期数据转换为指定的日期格式，并且演示如何提取推断格式。

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Pandas日期转换

Pandas可以将各种日期字符串转换为标准日期格式(pd.Timestamp)，可以使用pd.to_datetime函数。该函数的字符串解析功能非常强大，因为它可以自动推断日期字符串的格式，从而将字符串解析为正确的日期格式。

例如，考虑以下代码：

import pandas as pd

dates = ['2019-01-01', '2019/02/01', '2019-03-01 12:00:00', '01-04-2019']
date_series = pd.Series(dates)
pd.to_datetime(date_series)

输出结果为:

0   2019-01-01 00:00:00
1   2019-02-01 00:00:00
2   2019-03-01 12:00:00
3   2019-01-04 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

在上面的代码中，我们有一个包含不同日期格式的字符串列表，使用pd.to_datetime函数将其转换为datetime类型的Pandas系列数据。

但有时，数据的日期格式可能不是明确的。在这种情况下，pd.to_datetime函数将使用其内部推断机制来猜测日期字符串的格式。

此时，我们需要使用 infer_datetime_format = True 参数来指示Pandas识别日期格式。

例如，使用以下代码：

date_strings = ['2019-01-01', '2-Feb-2019', '03/15/2019','15 Mar 2019']
dates = pd.to_datetime(date_strings, infer_datetime_format = True)
dates

输出结果为:

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-02-02', '2019-03-15', '2019-03-15'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

在上面的代码中，我们已经使用了’2-Feb-2019’和’15 Mar 2019’这两个日期字符串，它们的格式并不是已知的标准格式。 但是，通过将参数infer_datetime_format设置为True，Pandas可以推断出格式，并将其转换为 datetime64 类型的数据。

Pandas如何提取推断格式

在一些情况下，我们可能需要知道一下pandas如何推断格式得到了datetime，以便我们可以对数据进行更进一步的操作。

要提取Pandas推断的日期格式，我们需要用pd.to_datetime函数转换日期字符串，然后使用pd.DatetimeIndex函数将 datetime 类型转换为 DatetimeIndex 类型。

例如：

date_strings = ['2019-01-01', '2-Feb-2019', '03/15/2019','15 Mar 2019']
dates = pd.to_datetime(date_strings, infer_datetime_format = True)
date_index = pd.DatetimeIndex(dates)
print(date_index.inferred_freq)

输出结果为:

D

在上面的代码中，我们已经使用了pd.to_datetime函数转换日期数据。然后将其转换为DatetimeIndex类型，并使用inferred_freq属性提取Pandas推断的日期格式，结果是’D’，表示日期格式为天。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas将日期数据转换为指定的日期格式，并展示了如何使用pd.to_datetime函数以及infer_datetime_format参数来推断给定日期字符串的格式。最后，我们演示了如何提取Pandas推断的日期格式，并举例说明了如何为日期数据采取进一步的措施。希望这篇文章对你有所帮助！Pandas强大的日期/时间处理功能可以让数据分析和探索变得更加容易。

在实践中，你可能会遇到一些不同的日期/时间格式，需要使用Pandas的各种功能进行处理。建议多练习使用Pandas处理日期/时间数据，以便更好地掌握数据处理和分析的技能。