Python | Панды Series.dt.strftime

Опубликовано: 27 Марта, 2022

Series.dt can be used to access the values of the series as datetimelike and return several properties. Pandas Series.dt.strftime() function is used to convert to Index using specified date_format. The function return an Index of formatted strings specified by date_format, which supports the same string format as the python standard library.

Syntax: Series.dt.strftime(*args, **kwargs)
Parameter :
date_format : Date format string (e.g. “%Y-%m-%d”)
Returns : Index of formatted strings

Example #1: Use Series.dt.strftime() function to convert the dates in the given series object to the specified date format.

Выход :

Now we will use Series.dt.strftime() function to convert the dates in the given series object to the specified format.

# convert to the given date format
result = sr.dt.strftime("% B % d, % Y, % r")
  
# print the result
print(result)

Выход :

As we can see in the output, the Series.dt.strftime() function has successfully converted the dates in the given series object to the specified format.

Example #2 : Use Series.dt.strftime() function to convert the dates in the given series object to the specified date format.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(pd.date_range("2012-12-31 09:45", periods = 5, freq = "M",
                            tz = "Asia / Calcutta"))
  
# Creating the index
idx = ["Day 1", "Day 2", "Day 3", "Day 4", "Day 5"]
  
# set the index
sr.index = idx
  
# Print the series
print(sr)

Выход :

Now we will use Series.dt.strftime() function to convert the dates in the given series object to the specified format.

# convert to the given date format
result = sr.dt.strftime("% d % m % Y, % r")
  
# print the result
print(result)

Выход :

As we can see in the output, the Series.dt.strftime() function has successfully converted the dates in the given series object to the specified format.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды Series.dt.strftime

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ