如何在 Pandas 数据框中将日期转换为 ISO-8601 DateTime 格式
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How do I convert dates into ISO-8601 DateTime format in a Pandas dataframe
提问by user7289
I have the dataframe below (using python/pandas) and wish to convert the
我有下面的数据框（使用 python/pandas）并希望转换
q_string q_visits q_date
red 1790 02/10/2012 00:00
blue 364 02/10/2012 00:00
current 280 02/10/2012 00:00
molecular 259 02/10/2012 00:00
cell 201 02/10/2012 00:00
How can I convert the 'q_date' field into SO-8601 DateTime format (yyyy-MM- ddTHH:mm:ssZ)?
如何将“q_date”字段转换为 SO-8601 日期时间格式 (yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ)？
Thanks in advance.
提前致谢。
回答by Viktor Kerkez
Use the pandas datetools parser to parse the date and then format it using the standard python strftimefunction.
使用pandas datetools 解析器解析日期，然后使用标准的pythonstrftime函数对其进行格式化。
>>> df['q_date'].apply(
lambda x: pd.datetools.parse(x).strftime('%Y-%m-%dT%H:%M%:%SZ'))
0 20120210T00:0000Z
1 20120210T00:0000Z
2 20120210T00:0000Z
3 20120210T00:0000Z
4 20120210T00:0000Z
Name: q_date, dtype: object
回答by Casey Clements
I would use pd.to_datetimeand the .dt accessor
我会使用pd.to_datetime和.dt accessor
pd.to_datetime(df['q_date']).dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M%:%SZ')
回答by Phillip Cloud
First convert your q_datecolumn into a datetime64[ns]Series, then mapover the column with a custom format string
首先将您的q_date列转换为datetime64[ns]系列，然后map使用自定义格式字符串覆盖该列
In [178]: df = df.convert_objects(convert_dates='coerce')
In [179]: df
Out[179]:
q_string q_visits q_date
0 red 1790 2012-02-10 00:00:00
1 blue 364 2012-02-10 00:00:00
2 current 280 2012-02-10 00:00:00
3 molecular 259 2012-02-10 00:00:00
4 cell 201 2012-02-10 00:00:00
In [180]: df['iso_q_date'] = df.q_date.map(lambda x: datetime.datetime.strftime(x, '%y%m%dT%H:%M%SZ'))
In [181]: df
Out[181]:
q_string q_visits q_date iso_q_date
0 red 1790 2012-02-10 00:00:00 120210T00:0000Z
1 blue 364 2012-02-10 00:00:00 120210T00:0000Z
2 current 280 2012-02-10 00:00:00 120210T00:0000Z
3 molecular 259 2012-02-10 00:00:00 120210T00:0000Z
4 cell 201 2012-02-10 00:00:00 120210T00:0000Z
