我有一个存储在Pandas.DataFrame
(column=df[0]
)中的年份列表,如下所示:
0 1939
1 1977
2 1965
3 1982
4 1997
5 1956
将这些日期转换为12/31/xxxx
格式,其中“xxxx”等于年份的最简单方法是什么?我需要将它转换为Excel格式才能将数字识别为日期。
注意:我在Excel中使用find和replace发现了一个快速破解,但是想知道如何在Python中执行此操作。
答案 0 :(得分:5)
使用
In [1094]: pd.to_datetime(df.year, format='%Y') + pd.offsets.YearEnd(1)
Out[1094]:
0 1939-12-31
1 1977-12-31
2 1965-12-31
3 1982-12-31
4 1997-12-31
5 1956-12-31
Name: year, dtype: datetime64[ns]
答案 1 :(得分:3)
您可以使用.astype()
作为字符串获取并构建日期,例如:
'12/31/' + df[0].astype(str)
df = pd.DataFrame([1939, 1977, 1965, 1982, 1997, 1956])
print(df)
print('12/31/' + df[0].astype(str))
0
0 1939
1 1977
2 1965
3 1982
4 1997
5 1956
0 12/31/1939
1 12/31/1977
2 12/31/1965
3 12/31/1982
4 12/31/1997
5 12/31/1956
Name: 0, dtype: object
答案 2 :(得分:2)
您应该能够使用类似的东西将数据转换为格式。日期将从年份开始,并设置为12/31 /年
date = '12/31/{0}'.format(date)
在pandas上下文
df[0] = df[0].apply(lambda x: '12/31/{0}'.format(x))