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panda datetime

Verfasst: Montag 19. August 2019, 22:52
von BroNKo
Folgendes Problem, ich habe ein DF mit GDatum in der Form "16.08.2019", habe das mit

Code: Alles auswählen

df['GDatum'] = pd.to_datetime(df.GDatum)
umgewandelt dann aber erst später festgestellt, das es in der Regel funktioniert hat bei manchen Zeilen aber den Monat und Tag vertauscht wurde, aber nicht immer :? ??

Außerdem wollte ich mal fragen ob jemand weiß ob es möglich ist das der datentyp datetime64 generell nicht im format z.B. 2019-04-12 sondern 12-04-2019 angezeigt wird?? Habe über google nur Lösungen gefunden die z.B. in string umwandeln was ich aber vermeiden möchte.

Danke schonmal für Hilfe. lg

Re: panda datetime

Verfasst: Montag 19. August 2019, 23:03
von Sirius3
Hast Du Dir schon die Dokumentation zu ›pd.to_datetime‹ durchgelesen, da gibt es eine passende Option.

Series-Objekte kennen ein dt.strftime das Datumsformatierung beherrscht. Für die Darstellung muß immer alles in Strings umgewandelt werden.

Re: panda datetime

Verfasst: Dienstag 20. August 2019, 00:01
von __blackjack__
@BroNKo: Warum willst Du das Datum ”falsch” herum sehen? Jahr-Monat-Tag ist nicht nur ISO-Standard sondern das ist auch *praktisch* weil so die ”höherwertigen” Komponenten vor denen mit niedrigerer Wertigkeit stehen. Wie bei Zahlen auch. Und die lexikografische Ordnung entspricht der numerischen/zeitlichen Ordnung, das heisst man kann das sogar als Textdarstellung sortieren und bekommt die Zeiten in der richtigen Reihenfolge heraus.

Re: panda datetime

Verfasst: Dienstag 20. August 2019, 00:11
von BroNKo
@blackjack das mag schon sein, für mich ist die Darstellung aber zum lesen verwirrend. Man ist einfach gewohnt Tag-Monat-Jahr zu lesen. Ich muss da immer umdenken wenn das format andersrum ist.
@Sirius3 danke hoffe das ich das verstehe

Re: panda datetime

Verfasst: Dienstag 20. August 2019, 00:45
von __blackjack__
Also ich bin das nicht gewohnt Tag-Monat-Jahr zu lesen – Jahr-Monat-Tag ist im IT-Bereich üblich, eben weil anders total unpraktisch ist.