Question

我在pandas数据框中有如下列：

0    2018-04-06
1    2018-04-06
2    2018-04-09
3    2018-04-19
4    2018-04-19
5    2018-04-17

我想将此列转换为yyyy / mm / dd，我已按照以下方式将其转换为：

def change_date_format(x):
    if x != 'nan' and x != '' and x != ' ' and x != 0:
        x = parse(x, dayfirst=True).strftime("%Y-%m-%d")
        return x
    else:
        return ''

read4['Column Name'] = read4['Column Name'].apply(lambda x : change_date_format(x)  )

但它转换如下：

理想情况下应该是：

如何强制它按上述方式工作。基本上它也应该考虑输入，并取决于它应该工作。

Answer 1

我认为需要to_datetime参数errors='coerce'才能将非可解析值转换为NaT，然后strftime和最后replace：

read4['Column Name'] = (pd.to_datetime(read4['Column Name'], errors='coerce')
                          .dt.strftime("%Y-%m-%d")
                          .replace('NaT', ''))
  Column Name
0  2018-04-06
1  2018-04-06
2  2018-04-09
3  2018-04-19
4  2018-04-19
5  2018-04-17

Answer 2

也许您需要将dayfirst标记设置为False？

x = parse(x, dayfirst=False).strftime("%Y-%m-%d")

熊猫更改列日期格式

2 个答案: