Question

我的数据框看起来像：

a = DataFrame({'clicks': {0: 4020, 1: 3718, 2: 2700, 3: 3867, 4: 4018, 5:  
     4760, 6: 4029},'date': {0: '23-02-2016', 1: '24-02-2016', 2: '11/2/2016',
     3: '12/2/2016', 4: '13-02-2016', 5: '14-02-2016', 6: '15-02-2016'}})

行有两种不同的格式。

我需要的格式是：

a = DataFrame({'clicks': {0: 4020, 1: 3718, 2: 2700, 3: 3867, 4: 4018,
5: 4760, 6: 4029}, 'date': {0: '2/23/2016',1: '2/24/2016', 2: '2/11/2016',
3: '2/12/2016', 4: '2/13/2016', 5: '2/14/2016', 6: '2/15/2016'}})

到目前为止，我设法在Excel中打开csv作为文本数据，UTF-8格式，然后为日期列选择MDY格式。此外，我申请：

a['date'] = a['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%m/%d/%Y'))

我怎样才能在熊猫中有效地做到这一点？

Answer 1

您可以使用to_datetime转换为datetime，然后拨打dt.strftime以您想要的格式获取它：

In [21]:
a['date'] = pd.to_datetime(a['date']).dt.strftime('%m/%d/%Y')
a

Out[21]:
   clicks        date
0    4020  02/23/2016
1    3718  02/24/2016
2    2700  02/11/2016
3    3867  02/12/2016
4    4018  02/13/2016
5    4760  02/14/2016
6    4029  02/15/2016

如果列已经是datetime dtype，那么您可以跳过to_datetime步骤

Pandas数据帧中的非统一日期列

1 个答案: