Question

我使用datetime从json读取时间，单次代码效果很好，

 import datetime
 data=datetime.datetime.strptime('Apr 12, 2018', '%b %d, Y').strftime('%m/%d/%Y')

但是，当我尝试将其应用到数据框中时，我有错误。

 df_newtime=datetime.datetime.strptime(old_df['oldDate'],'%b %d, %Y').strftime('%m/%d/%Y')

错误为TypeError: strptime() argument 1 must be str, not Series

Answer 1

您可以通过两种方式实现：

方法1：

这里我们使用map

将字符串传递给函数

list(map(lambda x: datetime.datetime.strptime(x,'%b %d, %Y').strftime('%m/%d/%Y'), old_df['oldDate']))

方法2：

这里我们传递一个系列

pd.to_datetime(old_df['oldDate'], format='%b %d, %Y')

Answer 2

old_df['oldDate']将返回包含日期的列，这是一个系列。

您可以通过在pandas中使用.apply函数将函数应用于数据帧的每一行来解决此问题。见here

def date_convert(date_to_convert):
     return datetime.datetime.strptime(date_to_convert, '%b %d, 
     %Y').strftime('%m/%d/%Y')

new_df['new_date'] = old_df['oldDate'].apply(date_convert)

strptime（）参数1必须是str，而不是系列时间序列转换

2 个答案: