pandas 列值为日期但是series类型怎样转换为可用类型

我通过sql 取得下面时间数据但通过dataframe 取得后是series 类型.我怎样可以将series 类型转成可以比较的类型例如日期型. int 或 str
试过将转成str 然后replace 0 未成功
pd.series.dtype 转换也无效
发现可以[columus].values 得到值但是numpy.ndarray 类型还是不能用

0 2023-06-20 14:41:16

要将Series类型转换为可比较的类型，如日期型、整型或字符串型，您可以使用pandas提供的转换函数或方法。下面是几种常见的转换方法：

转换为日期型：

series = pd.to_datetime(series)

整型

series = series.astype(int)

转换为字符串型

series = series.astype(str)

要将Series类型转换为可比较的类型，如日期型、整型或字符串型，您可以使用pandas提供的转换函数或方法。下面是几种常见的转换方法：

series = series.astype(str).str.replace('0', 'replacement_value')

如果尝试上述方法后仍然无效，可能是因为Series的数据类型不兼容或存在其他问题。您可以尝试进一步调查数据类型，并检查是否需要进行其他的数据清洗或转换操作。

此外，如果您想获得Series的值作为NumPy数组（ndarray）以进行进一步的操作，可以使用.values属性。例如：

values = series.values

请注意，values返回一个NumPy数组，您可以使用该数组进行比较或其他操作。

pd.to_datetime()方法将 Series 转换为日期时间类型

# 将 Series 转换为日期时间类型
s_datetime = pd.to_datetime('2023-06-20')

如果你想要将得到数字的值0 这样的这么改

data['Difference'] = (pd.to_datetime(data['startTime']) - pd.to_datetime(data['FinalTime'])).dt.days.fillna(0)

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
解决方案:
根据问题描述，可以使用pandas中的to_datetime()函数将Series类型的时间数据转换为日期时间类型的数据，然后再使用strftime()函数将其转换为字符串类型的数据进行比较。
具体步骤如下：
1.读取数据，将时间这一列作为Series类型的数据
2.使用to_datetime()函数将该列转换为日期时间类型的数据
3.使用strftime()函数将日期时间类型的数据转换为字符串类型，格式自行定义
4.将字符串类型的数据转换为整型或者日期时间类型的数据，根据具体需求来转换
下面是具体的代码实现：
```
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
ser = data['Time']   # Time是时间所在的列名

# 将日期时间类型的数据转换为字符串类型的数据
str_ser = pd.to_datetime(ser).dt.strftime('%Y%m%d%H%M%S')

# 将字符串类型的数据转换为整型数据
int_ser = pd.to_numeric(str_ser)

# 将字符串类型的数据转换为日期时间类型的数据
dt_ser = pd.to_datetime(str_ser, format='%Y%m%d%H%M%S')
```
注意：在使用strftime()函数将日期时间类型的数据转换为字符串类型的数据时，需要注意格式的定义，否则会出现错误的转换结果。在上述代码中，我们将日期时间的格式定义为'%Y%m%d%H%M%S'，表示年月日小时分秒，具体的格式定义可以根据实际需求而定。

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