Convertir marca de tiempo en cadena en Pandas

1. Use la función dt.stfrtime() para convertir la serie de marcas de tiempo de Pandas en una cadena
2. Use la función astype() para convertir una serie de marcas de tiempo de Pandas en una cadena

Pandas es una biblioteca de Python oficialmente reconocida que se utiliza para el análisis y la manipulación de datos y, por lo general, utiliza una estructura de datos mutable para almacenar valores llamada Pandas DataFrame. Además de los datos genéricos, un DataFrame de Pandas es una excelente opción para almacenar los valores de fecha y hora.

Hay dos formas de convertir una serie de marcas de tiempo almacenada en un DataFrame de Pandas en una cadena en Python, las cuales se explican detalladamente a continuación en este artículo.

Use la función dt.stfrtime() para convertir la serie de marcas de tiempo de Pandas en una cadena

La función strftime() convierte un objeto de fecha y hora en una cadena. Es simplemente una representación de cadena de cualquier objeto de fecha y hora dado.

Cuando se combina con el descriptor de acceso dt en Python como prefijo, la función dt.strftime() puede devolver una secuencia de cadenas después de convertirlas de la serie de marcas de tiempo u objetos de fecha y hora. El siguiente código usa la función dt.stfrtime() para convertir una serie de marcas de tiempo de pandas en una cadena en Python.

Código:

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame(
    {
        "date": pd.to_datetime(
            pd.Series(["20210101", "20210105", "20210106", "20210109"])
        ),
        "tickets sold": [1080, 1574, 2279, 1910],
    }
)
dfx["date"] = dfx["date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")
print(dfx)
print(dfx.dtypes)

Producción :

         date  tickets sold
0  2021-01-01          1080
1  2021-01-05          1574
2  2021-01-06          2279
3  2021-01-09          1910
date            object
tickets sold     int64
dtype: object

Use la función astype() para convertir una serie de marcas de tiempo de Pandas en una cadena

La función astype() convertirá el tipo de datos de las columnas DataFrame de Pandas. La función astype() funciona igual en los casos de una sola columna o de un conjunto de columnas.

Sintaxis:

df.astype(dtype, copy=True, errors="raise")

Los parámetros para las funciones mencionadas anteriormente se explican en detalle a continuación.

1. dtype: especifica el tipo de datos en el que queremos convertir la serie de marcas de tiempo dada.
2. copy: cuando se establece en True, crea una copia del contenido y luego realiza los cambios necesarios.
3. errores - Especifica si queremos permitir el levantamiento de excepciones o no. Su valor puede ser “elevar” o “ignorar”.

El siguiente ejemplo utiliza la función astype() para convertir una serie de marcas de tiempo de pandas en una cadena en Python.

Código:

import pandas as pd

dfx = pd.DataFrame(
    {
        "date": pd.to_datetime(
            pd.Series(["20210101", "20210105", "20210106", "20210109"])
        ),
        "tickets sold": [1080, 1574, 2279, 1910],
    }
)
dfx["date"] = dfx["date"].astype(str)
print(dfx)
print(dfx.dtypes)

Producción :

         date  tickets sold
0  2021-01-01          1080
1  2021-01-05          1574
2  2021-01-06          2279
3  2021-01-09          1910
date            object
tickets sold     int64
dtype: object