Konvertieren Sie den Zeitstempel in Pandas in eine Zeichenfolge

1. Verwenden Sie die Funktion dt.stfrtime(), um Pandas Timestamp Series in String zu konvertieren
2. Verwenden Sie die Funktion astype(), um eine Pandas-Zeitstempelserie in einen String umzuwandeln

Pandas ist eine offiziell anerkannte Python-Bibliothek, die für die Datenanalyse und -manipulation verwendet wird und normalerweise eine veränderliche Datenstruktur verwendet, um Werte zu speichern, die als Pandas DataFrame bezeichnet werden. Abgesehen von den generischen Daten ist ein Pandas DataFrame eine hervorragende Option, um die Datetime-Werte zu speichern.

Es gibt zwei Möglichkeiten, eine in einem Pandas DataFrame gespeicherte Zeitstempelserie in einen String in Python umzuwandeln, die beide weiter unten in diesem Artikel ausführlich erläutert wurden.

Verwenden Sie die Funktion dt.stfrtime(), um Pandas Timestamp Series in String zu konvertieren

Die Funktion strftime() wandelt ein datetime-Objekt in einen String um. Es ist einfach eine Zeichenfolgendarstellung eines beliebigen Datetime-Objekts.

In Kombination mit dem Accessor dt in Python als Präfix kann die Funktion dt.strftime() eine Folge von Strings zurückgeben, nachdem sie aus der Reihe von Zeitstempeln oder Datetime-Objekten konvertiert wurden. Der folgende Code verwendet die Funktion dt.stfrtime(), um eine Pandas-Zeitstempelserie in einen String in Python umzuwandeln.

Code:

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame(
    {
        "date": pd.to_datetime(
            pd.Series(["20210101", "20210105", "20210106", "20210109"])
        ),
        "tickets sold": [1080, 1574, 2279, 1910],
    }
)
dfx["date"] = dfx["date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")
print(dfx)
print(dfx.dtypes)

Ausgang:

         date  tickets sold
0  2021-01-01          1080
1  2021-01-05          1574
2  2021-01-06          2279
3  2021-01-09          1910
date            object
tickets sold     int64
dtype: object

Verwenden Sie die Funktion astype(), um eine Pandas-Zeitstempelserie in einen String umzuwandeln

Die Funktion astype() konvertiert den Datentyp einer DataFrame-Spalte von Pandas. Die Funktion astype() funktioniert sowohl bei einer einzelnen Spalte als auch bei einer Gruppe von Spalten gleichermaßen.

Syntax:

df.astype(dtype, copy=True, errors="raise")

Nachfolgend werden die Parameter für die oben genannten Funktionen im Detail erläutert.

1. dtype - gibt den Datentyp an, in den wir die angegebene Zeitstempelserie konvertieren möchten.
2. copy - Wenn auf True gesetzt, erstellt es eine Kopie des Inhalts und nimmt dann die notwendigen Änderungen daran vor.
3. Fehler – Gibt an, ob wir das Auslösen von Ausnahmen zulassen wollen oder nicht. Sein Wert kann entweder raise oder ignore sein.

Das folgende Beispiel verwendet die Funktion astype(), um eine Pandas-Zeitstempelserie in einen String in Python zu konvertieren.

Code:

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame(
    {
        "date": pd.to_datetime(
            pd.Series(["20210101", "20210105", "20210106", "20210109"])
        ),
        "tickets sold": [1080, 1574, 2279, 1910],
    }
)
dfx["date"] = dfx["date"].astype(str)
print(dfx)
print(dfx.dtypes)

Ausgang:

         date  tickets sold
0  2021-01-01          1080
1  2021-01-05          1574
2  2021-01-06          2279
3  2021-01-09          1910
date            object
tickets sold     int64
dtype: object