Question

我有一个python pandas数据框，其日期列如下所示：

'Birth Date'
0     22/04/73
1     22/03/53
2     22/04/73
3     14/08/77
4     08/05/50

我想将此对象数据类型转换为日期格式，如下所示：04/06/1953 ...

我尝试转换为datetime数据类型，如下所示：

df['Birth Date']=pandas.to_datetime(df['Birth Date'],format='%d/%m/%y')

但输出如下：

0    1973-04-22
1    2053-03-22
2    1973-04-22
3    1977-08-14
4    2050-05-08

如何将1953年，1950年等作为年份而非2053年，2050年？

Answer 1

您需要通过掩码手动更改年份，例如所有年份2017减去100年后的所有年份：

df['Birth Date']= pd.to_datetime(df['Birth Date'],format='%d/%m/%y')
df['Birth Date'] = df['Birth Date'].mask(df['Birth Date'].dt.year > 2017, 
                                         df['Birth Date'] - pd.offsets.DateOffset(years=100))
print (df)
  Birth Date
0 1973-04-22
1 1953-03-22
2 1973-04-22
3 1977-08-14
4 1950-05-08

对于1970年之前的日期，Python将日期格式从dd / mm / yy更改为dd / mm / yyyy

1 个答案: