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Ich habe eine Spalte von Daten aus unterschiedlichen Quellen und daher mit etwas Inkonsistenz Problem auf dem Zeitstempel string:Convert „etwas inkonsistent“ Pandas Spalte zu Datetime
data_test DataTime
0 2012-10-03 12:14:18.257000000
1 2012-10-01 08:39:54.633000000
2 2012-10-05 07:50:14.203000000
3 2012-10-02 15:02:42.843000000
4 2012-10-02 09:02:13
5 2012-10-02 09:02:13
6 2012-10-09 11:00:36
7 2012-10-09 11:00:36
Einige ‚Zweite der ganzzahlige und einige sind float Zahlen, so würden beide folgenden Methoden versagen:
import datetime as dt
#Method 1: consider the float
data_test['DataTime'] = data_test['DataTime'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'))
#Method 2: ignore the float
data_test['DataTime'] = data_test['DataTime'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
gibt es eine einfache Methoden, die ich in dieser Spalte in Datetime umwandeln könnte?
Es funktioniert! Vielen Dank! Pandas ist viel schlauer als ich dachte! ;) – Sidney
@ user81640, yeah, Pandas API ist wirklich mächtig :) – MaxU