Python pd.to_datetime函数的解析

Python pd.to_datetime函数的解析

1.简介

在Python的pandas库中，pd.to_datetime函数用于将输入的日期或时间数据转换为datetime64[ns]类型的pandas对象。本文将详细解析该函数的用法及示例。

2.函数签名

pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False,
                  utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None,
                  infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=False)

• arg：表示要转换为日期时间的对象，可以是字符串、数组、序列、数据帧、整数或浮点数。该参数是必需的。
• errors：表示DateParseError时的处理方式，可选值为’raise’、’coerce’和’ignore’。默认为’raise’，即尝试解析错误会抛出异常。
• dayfirst：表示是否优先解析日期的天。默认为False，即优先解析年份。
• yearfirst：表示是否优先解析日期的年份。默认为False，即优先解析天数。
• utc：表示是否将输入解释为UTC。默认为None。
• box：表示是否统一将输入装入pandas对象。默认为True。
• format：表示自定义输入日期时间的格式字符串。默认为None。
• exact：表示是否要求精确匹配格式的格式化字符串。默认为True。
• unit：表示输入的时间单位，可选值为’ns’、’us’、’ms’、’s’。默认为None，即自动检测。
• infer_datetime_format：表示是否试图通过检查输入来自行推断格式。默认为False。
• origin：表示时间的基准，可选值为’unix’、’windows’。默认为’unix’。
• cache：表示是否缓存可解析的日期时间对象。默认为False。

3.常见用法

3.1 将字符串转换成日期时间

首先，我们可以通过to_datetime函数将一个字符串转换成日期时间类型的对象。

import pandas as pd

str_date = '2021-01-01'
date = pd.to_datetime(str_date)
print(date)

运行结果：

2021-01-01 00:00:00

3.2 将字符串数组转换成日期时间对象数组

to_datetime函数还可以处理字符串数组，并返回相应的日期时间对象数组。例如，我们有一个包含多个日期字符串的数组，可以使用to_datetime函数将其转换为日期时间对象数组。下面的示例将一个字符串的列表转换为日期时间对象的列表。

str_dates = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']
dates = pd.to_datetime(str_dates)
print(dates)

运行结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

3.3 处理不同格式的日期字符串

to_datetime函数默认可以处理许多常见的日期字符串格式，例如'2021-01-01'、'2021/01/01'、'2021-01-01 12:00:00'等。如果输入的日期字符串不符合上述常见格式，并且能够通过指定格式字符串进行解析，那么我们也可以使用format参数来指定日期字符串的格式。下面的示例将日期字符串'20210101'转换为日期时间对象。

str_date = '20210101'
date = pd.to_datetime(str_date, format='%Y%m%d')
print(date)

运行结果：

2021-01-01 00:00:00

3.4 处理错误格式的日期字符串

当输入的日期字符串无法被解析为日期时间对象时，默认情况下，to_datetime函数将引发DateParseError异常。如果我们希望在遇到无法解析的字符串时返回缺失值或空值，可以使用errors参数将'raise'改为'coerce'。下面的示例将'2021-01-01'和'ABC'两个字符串转换为日期时间对象。

str_dates = ['2021-01-01', 'ABC']
dates = pd.to_datetime(str_dates, errors='coerce')
print(dates)

运行结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

可以看到，无法解析的字符串'ABC'被转换为NaT，表示缺失的日期时间值。

3.5 转换Unix时间戳

to_datetime函数还可以接受整数或浮点数类型的输入，表示Unix时间戳。下面的示例将一个Unix时间戳转换为日期时间对象。

timestamp = 1609459200
datetime = pd.to_datetime(timestamp, unit='s')
print(datetime)

运行结果：

2021-01-01 00:00:00

3.6 推断日期时间格式

如果输入的日期字符串不包含格式信息，to_datetime函数会尝试推断日期时间的格式。这可以通过将infer_datetime_format参数设置为True来启用。下面的示例演示了如何使用infer_datetime_format参数来推断日期字符串的格式。

str_dates = ['2021-01-01', '2021/01/02', '01/03/2021']
dates = pd.to_datetime(str_dates, infer_datetime_format=True)
print(dates)

运行结果：

DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

4.总结

本文详细讲解了Python中pandas库中的to_datetime函数的用法。该函数可以将输入的日期或时间数据转换为datetime64[ns]类型的pandas对象。我们可以将字符串转换成日期时间，将字符串数组转换成日期时间对象数组，处理不同格式的日期字符串，处理错误格式的日期字符串，转换Unix时间戳，以及推断日期时间字符串的格式。掌握to_datetime函数的用法可以方便地处理日期和时间相关的数据，使得数据分析和处理更加高效。