Question

这是我的pandas数据框中的数据。我想将 dateTime 列转换为 datetime64 ，以便检查是否存在重复的 fileName ，然后找到包含最新 dateTime的文件

你可以看到这里的日期时间格式是 YYYYMMDDHHMMSS 没有分隔符

                      filePath        dateTime fileName
0  Line20170601142525_line1.dat  20170601142525    line1
1  Line20170601142525_line2.dat  20170601142525    line2
2  Line20170601142526_line2.dat  20170601142526    line2
3  Line20170601142526_line3.dat  20170601142526    line3

Process finished with exit code 0

这是我的代码

formattedFileDirectory['dateTime'] = pandas.to_datetime(formattedFileDirectory['dateTime'], format='%Y%M%d%H%m%S')

我收到此错误

TypeError: 'int' object is unsliceable

如果我将列设置为字符串，我会收到此错误

ValueError: unconverted data remains: 5

Answer 1

我相信您需要将dateTime列从int类型转换为string类型，然后才能在其上调用pd.to_datetime。

如果您收到有关“未转换数据”的ValueError，它通常会告诉您指定的字符串或格式是错误的。尝试将'%Y%M%d%H%m%S'更改为'%Y%m%d%H%M%S'。您可以找到格式字符串here的文档（一直滚动到底部）。

Answer 2

我相信这是您使用pandas.DataFrame.apply寻找的内容：

df['dateTime'] = df['dateTime'].apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x), format='%Y%m%d%H%M%S'))

如果您不想使用apply，因为它很慢（因为它是一个循环），您仍然可以使用它：

df['dateTime'] = pd.to_datetime(df['dateTime'].astype(str),format='%Y%m%d%H%M%S')

输出：

                       filePath            dateTime fileName
0  Line20170601142525_line1.dat 2017-06-01 14:25:25    line1
1  Line20170601142525_line2.dat 2017-06-01 14:25:25    line2
2  Line20170601142526_line2.dat 2017-06-01 14:25:26    line2
3  Line20170601142526_line3.dat 2017-06-01 14:25:26    line3

将int64（YYYYMMDDHHMMSS）列转换为不带分隔符的datetime64

2 个答案: