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pandas中怎么处理日期类型数据，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
成都创新互联主营道外网站建设的网络公司,主营网站建设方案,App定制开发,道外h5小程序设计搭建,道外网站营销推广欢迎道外等地区企业咨询pandas 的日期/时间类型有如下几种：
| Concept | Scalar Class | Array Class | pandas Data Type | Primary Creation Method |
|---|---|---|---|---|
| Date times | Timestamp | DatetimeIndex | datetime64[ns] or datetime64[ns, tz] | to_datetime or date_range |
| Time deltas | Timedelta | TimedeltaIndex | timedelta64[ns] | to_timedelta or timedelta_range |
| Time spans | Period | PeriodIndex | period[freq] | Period or period_range |
| Date offsets | DateOffset | None | None | DateOffset |
首先获取数据，并且将 DataFrame 的 date 列转换成 datetime 类型：
df1 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/stonewm/python-practice-projects/master/pandas%20sample%20data/sample-salesv3.csv')
df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) # convert date column to datetime
df1.head()
也可以在 read_csv() 方法中，通过 parse_dates 参数直接将某些列转换成 datetime64 类型：
df1 = pd.read_csv('sample-salesv3.csv', parse_dates=['date'])我们据此销售数据，按月份、按季度统计 sku 的销售金额。
pandas 的 pandas.Series.dt 可以获得日期/时间类型的相关信息。比如
df1['date'].dt.year df1['date'].dt.month df1['date'].dt.quarter
但这些类型返回值为 int 类型，作为统计的字段，我们更希望是 2014-04 这样的格式，有两个方法：
# 方法 1
df1['year_month'] = df1['date'].apply(lambda x : x.strftime('%Y-%m'))
第二种方法：
df1['period'] = df1['date'].dt.to_period('M')
第二种方法使用起来更加简单，参数 M 表示月份，Q 表示季度，A 表示年度，D 表示按天，这几个参数比较常用。
新增了一列之后，做出数据透视表：
import numpy as np pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['period'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum) pivot.head()
再做一个按季度统计的数据透视表：
df1['quarter'] = df1['date'].dt.to_period('Q')
quarter_pivot = pd.pivot_table(df1, index=['sku'], columns=['quarter'], values=['ext price'], aggfunc=np.sum)
关于pandas中怎么处理日期类型数据问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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