如何在pandas中将字节对象类型转换为日期时间类型

Question

我有一个数据框中已经从Mysql数据库导入的以下列：

atst 
b'2017-01-17 01:50:00'
b'2017-01-17 01:50:00'
b'2017-01-17 01:50:00'

我需要将其转换为日期时间格式，我已经尝试过这种方法，但它会在列中放置Nat：

 df1['atst']=df['atst'].str.decode("utf-8")
 df1['atst']=pd.to_datetime(df1['atst'])

我之所以选择解码为UTF-8，是因为在不解码的情况下尝试进行转换时，会出现以下错误：

Unknown string format

- chessosapiens

Answer 1

您的列的内容是由字符串组成的，并非字节字符串，因此不再需要从UTF-8解码，因为它们已经被解码过了。

相反，将元素从第一个索引开始切片到结束，就像处理任何其他字符串一样。请注意，0表示字符串中存在的第一个字符，结果会省略它。

pd.to_datetime(df['atst'].str.slice(1))

0   2017-01-17 01:50:00
1   2017-01-17 01:50:00
2   2017-01-17 01:50:00
Name: atst, dtype: datetime64[ns]

如果您的数据框是按照以下格式组合的，则str.decode步骤将正常工作:

# note b is prefixed in front of quotes
d = pd.DataFrame(dict(atst_mod=[b"2017-01-17 01:50:00", b"2017-01-17 01:50:00", 
                                b"2017-01-17 01:50:00"]))  
pd.to_datetime(d['atst_mod'].str.decode("utf-8"))

0   2017-01-17 01:50:00
1   2017-01-17 01:50:00
2   2017-01-17 01:50:00
Name: atst_mod, dtype: datetime64[ns]

- Nickil Maveli