首先，将字符串日期转换为YYYY-MM-DD格式。
可以使用数据透视表或编写公式来实现1-12月多表不同项求和。在处理包含1-12月数据的多个表格时，我们经常需要对不同月份、甚至不同表格中的相同项目进行求和。这通常发生在财务数据分析、销售报告或任何需要汇总一段时间内数据的场景中。
什么是pandas？ numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算，处理数字数据比较方便。
下面介绍基本的Series 和 DataFrame 数据处理手段。
要看你第二列的时间是用什么写的。如果能转换成字符串，截取非字母和非符号的数字，并切片取前十位即可。
将数字转换为datetime使用Pandas的内置函数，如`to_datetime（）`，配合`unit=s`参数，可以将时间戳的数字转换为datetime类型。同样，`astype（）`函数也能完成这一任务，将数值转换为datetime64的NumPy类型，支持多种时间单位。
import pandas as pd 假设时间戳列名为timestamprawData[timestamp] = pd.to_datetime（rawData[timestamp]， errors=coerce）方法2则侧重于使用时间戳的索引。在这个例子中，`beginIndex`代表的是数据集中列的索引位置。
Pandas的pd.to_datetime函数是转换的主力工具，它能适应各种格式，允许自定义转换规则。
通常在处理日期时，我们会遇到yyyymmdd或yyyy-mm-dd格式。然而，Excel对此处理较为复杂。在查阅Python相关资料后，我经过一天的苦思冥想，终于找到了解决方法。通过执行六句代码，实现了日期格式的转换。利用python pandas已有的一年多使用经验，特别是字符操作和lambda函数，我找到了这个解决途径。
代码实现：查看数据详情：详情显示，createtime列的数据格式为datetime格式，无需处理，可直接使用。若数据格式为object或str，则需使用pandas.to_datetime（）进行转换。总结：通过本次案例，我们将createTime时间列转换为年月日等格式，极大地提高了我们对日期处理的效率。
在处理时间戳时，Pandas提供了对不同精度的转换，包括10位秒、13位毫秒和16位微秒。10位时间戳，例如1571647885，表示自1970年1月1日0点0分0秒以来的秒数。13位和16位则分别表示毫秒和微秒的精度。值得注意的是，这些转换得到的时间戳默认是UTC-0（协调世界时）。
- 按时间范围筛选：如获取2016年至2017年的数据。- 按精确日期筛选：如获取某月或某天的数据。 按日期显示数据- to_period（） 方法允许你按月、季度或年度展示数据，但不进行统计。- asfreq（） 方法则支持按年、季、月、工作日等频率显示。
选择对象时，可以按标签或位置选取，如a[x]选取列x，a[0：3]选择前三行。通过.loc或.iloc进行行和列的精准选择，如.loc[one]选取行one，.iloc[1：2，1：2]则获取特定行和列。条件选择如a[a.c0]筛选出c列大于0的数据。
如果每个用户一天只有一条进、一条出，我觉得你可以把交易总金额和收付标志这两列重新组织成一列收款金额earn、一列付款金额pay，这样的话一个条件就筛选出你需要的数据记录了： df.earn == df.pay。
第一步，构造一个fake datasets， 模拟他的需求。模拟数据如下：即从Date这一列中，将日期提取出来，保存为2021-03-01这种类型。解决问题的时候，思维不能太固化。我们既可以通过将数字“提取出来”，也可以选择将除了数字之外的其它字符“抠除”。略加思忖，给小伙伴提供了三种解法。
提取单列：df.iloc[：， column_index] 提取多列：df.iloc[row_indices， [column_index1， column_index2]] 提取多行：df.iloc[row_indices]这两种方法结合使用，可以让你高效地处理pandas数据框中的数据。
首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：pip install pandas 然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。
在Pandas DataFrame中，获取指定列有四种常见方法。由于DataFrame本质上是Series的容器，可以视为Series的集合，提取一列通常会得到一个Series对象。例如，对于DataFrame，可以使用列名直接获取，或者通过iloc和loc索引，或者通过copy和iloc的组合。Spark DataFrame的处理方式略有不同。
boolean索引是通过布尔条件进行选择，它允许你基于某些条件（如值的真假）来筛选数据。例如，你可以通过df[df[column] value]这种方式，只保留列column中值大于value的那一部分数据。最后，Pandas支持灵活的赋值操作，可以轻松地对数据进行修改或更新。
基本用法：在很多编程环境中，如Python的pandas库，`column`函数或属性通常用于访问数据框中的特定列。通过列名，我们可以轻松地提取、修改或执行与这一列相关的操作。 访问列：假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含一个名为`column_name`的列。
1、在Python数据分析中，第09课深入讲解了pandas的实用技巧，特别是数据处理和融合。首先，数据加载后，可能需要连接事实表和维度表，这是进行多维度分析的基础，或者将来自不同数据源的结构相同数据合并。这个过程统称为数据重塑，涉及对缺失值、重复值和异常值的处理，以及数据预处理以满足分析需求。
2、df.sort_index（）实现按索引排序，默认以从小到大的升序方式排列。如希望按降序排序，传入ascending=False：df.reindex（）指定自己定义顺序的索引，实现行和列的顺序重新定义：数据值的排序主要使用sort_values（），数字按大小顺序，字符按字母顺序。
3、首先，查看数据基本信息是数据分析的起点。通过使用`df.info（）`，可以获取数据集的概述信息，包括数据行数、列数、每列数据类型等。`df.head（）`和`df.tail（）`分别显示数据集的前部和尾部数据，默认显示5条记录，用户可自定义显示数量。
4、在开始数据分析前，我们需要为数据分配好合适的类型，这样才能够高效地处理数据。不同的数据类型适用于不同的处理方法。之前的章节中介绍过，加载数据时可以指定数据各列的类型：Pandas可以用以下方法智能地推断各列的数据类型，会返回一个按推断修改后的DataFrame。
5、统一时间格式 在 pandas 中，如果你导入的时间数据为字符串格式，需要将其转换为时间戳格式。我们以将列表转换为 DataFrame 的方式为例进行操作。使用 pandas 的时间类处理步骤如下：版本信息：Python=4；pandas=3 通过上述操作，可以将字符串格式转换为时间戳格式。