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法律研究如何將 Pandas 偏移量轉換為 Python 日期？
在本文中，我們將 pandas 偏移量轉換為 Python 中的日期。當您從日期物件中減去 pandas 時，您將得到一個 pandas Timestamp 物件。您可以將此物件轉換為字串格式日期或日期物件（標準 Python 日期）。或者，您可以使用 datetime 庫中的 timedelta 物件。
示例 1
在以下示例程式碼中，我們使用 pandas pd.to_datetime('2018-01-04') 中的 to_offset("10D") 刪除 10 天的偏移量。
from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd dt = pd.to_datetime('2018-01-04') - to_offset("10D") print(type(dt)) print(dt)
輸出
以上程式碼的輸出如下所示。
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'> 2017-12-25 00:00:00
在上面的輸出中，我們可以觀察到“dt”變數是一個字串。要將此字串轉換為給定格式，您可以使用 strftime。要將此字串轉換為日期物件，您可以使用 date() 函式。
示例 2
在以下示例程式碼中，我們使用 strftime() 方法將字串“2017-12-25 00:00:00”轉換為“yy-mm-dd”格式。要將此字串轉換為日期物件，我們使用 date() 函式。
from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd dt = pd.to_datetime('2018-01-04') - to_offset("10D") print(dt.strftime('%Y-%m-%d')) print(dt.date()) print(type(dt.date()))
輸出
以下是上述程式碼的輸出；
2017-12-25 2017-12-25 <class 'datetime.date'>
示例 3
以下是使用 Pandas Delta 將 Pandas 偏移量轉換為 Python 日期
from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd dt = pd.to_datetime('2018-01-04') - pd.Timedelta('10D') print(dt.strftime('%Y-%m-%d')) print(dt.date()) print(type(dt.date()))
輸出
2017-12-25 2017-12-25
示例 4
除了Timedelta()，我們還可以使用to_timedelta() −
from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd dt = pd.to_datetime('2022-09-10') - pd.to_timedelta('10D') print(dt.date())
輸出
2022-08-31
更新於: 2022年9月7日
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