는 DataFrame 열에서 날짜 INT 교체

나는대로 msno와 user_logs라는 DataFrame이 키는 DataFrame 열에서 날짜 INT 교체

msno date num_25 num_50 num_75 num_985 num_100 num_unq total_secs 

rxIP2f2aN0rYNp+toI0Obt/N/FYQX8hcO1fTmmy2h34= 20150513 0 0 0 0 0 1 1 280.335 
rxIP2f2aN0rYNp+toI0Obt/N/FYQX8hcO1fTmmy2h34= 20150709 9 1 0 0 0 1 1 280.335 
yxiEWwE9VR5utpUecLxVdQ5B7NysUPfrNtGINaM2zA8= 20150105 3 3 0 0 0 1 1 280.335 
yxiEWwE9VR5utpUecLxVdQ5B7NysUPfrNtGINaM2zA8= 20150306 1 0 0 0 0 1 1 280.335 
yxiEWwE9VR5utpUecLxVdQ5B7NysUPfrNtGINaM2zA8= 20150501 3 0 0 0 38 38 9649.029

date 열 INT이고 나는 datetime 형식으로하고 싶은하지만 난 완전히 붙어있어 . 난 단지 내가 실제로 날짜로 서식에 succedded 새로운 변수를 만들 수로 요금으로 가지고 :

Dates = pd.DataFrame([datetime.strptime(format(d, '.0f'), '%Y%m%d') for d in user_logs.loc[: , 'date']])

하지만 DataFrame.replace를 사용하는 것이 유용 할 수 있다는 느낌이? 파일에서 DataFrame을 만들 경우

출처

2017-10-19 theresemoreau

parse_dates라는 데이터 프레임을 만들기 위해 파일에서 읽을 때 read_table에 속성이 있습니다. True로 설정하십시오. 도움이 될 수도 있습니다. –

당신은 read_csv에서 매개 변수 parse_dates을 설정할 수 있습니다

는

df = pd.read_csv('file', parse_dates=['date'])

또 다른 해결책은 to_datetime입니다 :

user_logs['date'] = pd.to_datetime(user_logs['date'], format='%Y%m%d')

출처

2017-10-19 11:59:26 jezrael

두 번째는 매력처럼 작동합니다. 감사! – theresemoreau

datetime.datetime.fromtimestamp(20150513)

은 날짜 개체에이 타임 스탬프를 변환합니다.

출처

2017-10-19 12:01:44 mrCarnivore

는 DataFrame 열에서 날짜 INT 교체

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