pd.to_datetime() का उपयोग
to_datetime text या numbers को असली datetime values में बदल देता है जिन पर आप date maths कर सकते हैं।
In this page:
Syntax
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
pd.to_datetime("2024-03-15")pd.to_datetime()
pd.to_datetime "2024-03-15" जैसी strings को Timestamp objects में parse करता है, और पूरे column को datetime64 में। non-ISO layouts के लिए format="%d/%m/%Y" और गलत dates को NaT में बदलने के लिए errors="coerce" का उपयोग करें।
फिर .dt accessor year, month, day और weekday उजागर करता है।
Note:
NaT, NaN का datetime equivalent है।
उदाहरण: pd.to_datetime()
import pandas as pd
s = pd.Series(["2024-03-15", "2024-12-01", "not a date"])
d = pd.to_datetime(s, errors="coerce")
print(d)
print(d.dt.year.tolist())
print(pd.to_datetime("15/03/2024", format="%d/%m/%Y"))
# Output:
# 0 2024-03-15
# 1 2024-12-01
# 2 NaT
# dtype: datetime64[ns]
# [2024.0, 2024.0, nan]
# 2024-03-15 00:00:00Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- dates को text के रूप में छोड़ देना
- format के बिना अस्पष्ट day/month order
- अमान्य input से आने वाले NaT को नज़रअंदाज़ करना
चैप्टर सारांश
- to_datetime text को datetimes में parse करता है
- format layout control करता है
- errors=coerce NaT देता है
- .dt date parts उजागर करता है
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