時間轉換方面的

可以把包含 日期+時間格式 的，轉換成 日期格式，即去掉時間部分

df["

訂單建立時間
"]=pd.to_datetime(df_pre["
訂單建立時間
"]).dt.normalize()

#

no-21， how to convert a series of date-strings to a timeseries
ser = pd.series(['
01 jan 2010
', '
02-02-2011
', '
20120303
', '
2013/04/04
', '
2014-05-05
', '
2015-06-06t12:20'])
print
(ser)
#轉換成標準時間的三種形式
mask=ser.astype(dtype=np.datetime64)
mask2=pd.to_datetime(ser)
from dateutil.parser import
parse
mask3=ser.map(lambda
x:parse(x))
print
(mask)
print
(mask2)
print(mask3)

end

#

no-22
ser = pd.series(['
01 jan 2010
', '
02-02-2011
', '
20120303
', '
2013/04/04
', '
2014-05-05
', '
2015-06-06t12:20'])
mask0=pd.to_datetime(ser)
#為了節省顯示結果的空間，使用了tolist()
mask=mask0.dt.day.tolist()
mask2=mask0.dt.weekofyear.tolist()
mask3=mask0.dt.dayofyear.tolist()
mask4=mask0.dt.dayofweek.tolist()
mask5=mask0.dt.weekday_name.tolist()
print
(mask)
print
(mask2)
print
(mask3)
print
(mask4)
print(mask5)

end

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