使用Python进行数据科学
有效数据分析所需了解的差异
选择适合时间效率的数据类型转换方法进行数据分析！
在我之前的两篇文章中，您可以了解有关在Python和Pandas中处理日期时间或时间序列数据的技巧和提示。
在Pandas中处理时间序列数据时，您可以使用pandas.Series.astype()或pandas.to_datetime()将日期时间字符串转换为datetime64[ns]数据类型。这两种方法返回的输出完全相同。
然而，在它们的性能、灵活性和错误处理方式方面存在显著的差异。当您了解这些差异时，选择正确的数据类型转换方法将会更加容易。
在本文中，您将了解到pandas.Series.astype()和to_datetime()方法之间的这3个实际差异。以下是您可以在本文中了解到的主题的快速概述：
· astype()和to_datetime()之间的性能差异。· 日期和时间的处理方法。· 错误处理。
让我们开始吧！
编程中两种方法或函数的比较如果不比较它们的效率，那么就是不完整的。而衡量效率的最佳方法之一就是时间。
astype()和to_datetime()之间的性能差异
方法的性能帮助您了解该方法的工作效率和速度，即在这种情况下将数据类型转换为datetime64[ns]。
当您在进行分析项目并处理大量数据时，这可能是一个关键方面。
衡量性能的一种简单方法是执行时间。执行时间最短的方法肯定是时间高效的，你可以说它的性能优于其他方法。
让我们使用与我之前的文章相同的示例——读取一个虚拟的日期销售数据…