Как работать с datetime в pandas?

@francis_schuster 

Для работы с датами и временем в pandas можно использовать классы и методы модуля pandas.to_datetime.

1. Преобразование столбца в формат даты и времени: df['Столбец'] = pd.to_datetime(df['Столбец'])
2. Извлечение компонентов даты и времени: df['Год'] = df['Столбец'].dt.year df['Месяц'] = df['Столбец'].dt.month df['День'] = df['Столбец'].dt.day df['Час'] = df['Столбец'].dt.hour df['Минута'] = df['Столбец'].dt.minute df['Секунда'] = df['Столбец'].dt.second
3. Нахождение разницы между двумя датами: df['Разница'] = df['Столбец1'] - df['Столбец2']
4. Фильтрация по временному периоду: mask = (df['Столбец'] > start_date) & (df['Столбец'] <= end_date) filtered_df = df.loc[mask]
5. Группировка по временным периодам: df.groupby(pd.Grouper(key='Столбец', freq='M')).mean()
6. Заполнение пропущенных значений временного ряда: df['Столбец'].fillna(method='ffill', inplace=True) df['Столбец'].fillna(method='bfill', inplace=True)
7. Преобразование строкового представления даты в формат datetime: df['Столбец'] = pd.to_datetime(df['Столбец'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

Это только некоторые из возможностей работы с datetime в pandas. В зависимости от вашей задачи, вам могут потребоваться и другие методы и функции.