下载了一些YAHOO股票数据，日期被弄乱了，显示为2065-01-04，而不是1965-01-04
日期开高低 2065-01-04 84.750000 85.150002 83.769997
我尝试遍历该列，但我不知道如何仅替换2065、2066、2055等中的2，因为数据集还下载了一些YAHOO股票数据，并且日期显示为2065-01-04而不是1965-01-04
日期开高低 2065-01-04 84.750000 85.150002 83.769997
我试图遍历该列，但我不知道如何只替换2065、2066、2055中的2。更复杂的是，同一数据集也具有2000-2019，不需要被替换。但是，在进一步挖掘之后，我发现日期恢复到了1969年的正常值，即981行。
我想我可以切出1000个坏行，但我希望尽可能地挽救它们。
谢谢。
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例如：
date price
0 2055-02-24 4124.25
1 2066-02-25 4130.67
2 2019-02-27 4180.10
3 2019-02-28 4200.05
4 2067-01-03 4210.12
通过执行以下简单操作：
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.replace(x[:2],'19') if int(x[:4])>2019 else x)
date price
0 1955-02-24 4124.25
1 1966-02-25 4130.67
2 2019-02-27 4180.10
3 2019-02-28 4200.05
4 1967-01-03 4210.12
您应该可以通过调整自己的条件来做到这一点。但是请记住稍后再pd.to_datetime(df['date'])