pandas时间序列之如何将int转换成datetime格式

当我们使用pandas对时间序列数据进行分析时，常常需要将整型数据表示的时间转化为datetime格式，以实现更精确的数据分析。

这里提供一种将int转换为datetime的方法：

1. 首先需要引入pandas库和datetime库：

import pandas as pd
from datetime import datetime

1. 其次，我们需要定义一个转换函数，来将整型数据表示的时间转化为datetime格式：

def int_to_datetime(x):
    return datetime.strptime(str(x), '%Y%m%d')

该函数中，x是整型数据，我们通过str(x)将其转化为字符串类型，然后再使用datetime.strptime()方法，按照指定的时间格式进行转换，具体时间格式可以根据实际情况进行调整。

1. 接下来，我们可以使用pandas的apply()方法，将数据中整型时间字段应用上述转换函数，转化为datetime格式：

df['日期'] = df['整型日期'].apply(int_to_datetime)

在这个例子中，我们将数据中的整型日期字段'整型日期'替换为'日期'字段，并将其应用上述的转换函数，得到datetime格式的日期数据。

接下来，我们来看一下一个实际的使用案例：

假设我们有以下的时间序列数据：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'整型日期': [20210101, 20210102, 20210103],
                   '数值': [1, 2, 3]})

我们可以使用上述方法，将整型日期转换为datetime格式：

def int_to_datetime(x):
    return datetime.strptime(str(x), '%Y%m%d')

df['日期'] = df['整型日期'].apply(int_to_datetime)

得到转换后的数据如下：

>>> df
      整型日期  数值         日期
0  20210101   1 2021-01-01
1  20210102   2 2021-01-02
2  20210103   3 2021-01-03

可以看到，数据中的整型日期字段已经成功转换为datetime格式。

另外，如果我们的数据中包含多个时间字段，并且这些时间字段的时间格式不同，我们可以修改上述的转换函数，使其适用于不同的时间格式。例如：

def str_to_datetime(x):
    if len(x) == 8:
        return datetime.strptime(x, '%Y%m%d')
    elif len(x) == 14:
        return datetime.strptime(x, '%Y%m%d%H%M%S')
    else:
        return None

df['日期1'] = df['整型日期1'].apply(str_to_datetime)
df['日期2'] = df['整型日期2'].apply(str_to_datetime)

在这个例子中，我们定义了一个新的转换函数，根据不同的时间格式进行转换。同时，我们将转换后的数据分别保存到'日期1'和'日期2'两个字段中。

希望这个攻略能够帮助您更好地处理时间序列数据！