Pandas日期列读取成日期格式

read_csv的时候加一个参数：parse_dates = ['date']，就会把date这一列自动转化为日期格式，例如

file_path = root_path + "/data/stock_data.csv"
data = pd.read_csv(file_path, header = 0, sep = '\t')
print(data)

如果原来读取进来日期格式为 “2018-05-09 10:43:52”, 想把该日期变为 “20180509”，可以这样处理：

data['date'].dt.strftime('%Y%m%d')

把某一列字符串格式的时间转化为时间格式的时间：

data = pd.DataFrame({'a': ['2019-01-27 12:34:45.0', '2019-01-27 11:28:32.0']})
data['timea'] = data['a'].apply(lambda x:parse(x))
print(data)

                       a               timea
0  2019-01-27 12:34:45.0 2019-01-27 12:34:45
1  2019-01-27 11:28:32.0 2019-01-27 11:28:32 

timea列即为转化后的列，可以直接进行大小比较.

标签：01,读取,34,日期,27,2019,格式,data,Pandas
来源： https://www.cnblogs.com/shclbear/p/16676665.html