当列类似于“ Jan-18”时，如何将熊猫列转换为日期？

Question

当给定的值（例如“ Feb-15”）必须为“ 01-02-2015”时，将列值转换为日期“ DD-MM-YYYY”的有效方法是什么。如果它是“ Dec-46”，则必须返回“ 01-12-1946”。

Answer 1

您可以将格式'%b-%y'传递给to_datetime：

In[42]:
df = pd.DataFrame({'date':["Feb-15","Dec-46"]})
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%b-%y')
df

Out[42]: 
     date   new_date
0  Feb-15 2015-02-01
1  Dec-46 2046-12-01

请注意，新的dtype是datetime64，您无法控制显示输出，如果您坚持使用DD-MM-YYYY，则必须使用dt.strftime转换为字符串：

In[43]:
df['str_date'] = df['new_date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')
df

Out[43]: 
     date   new_date    str_date
0  Feb-15 2015-02-01  01-02-2015
1  Dec-46 2046-12-01  01-12-2046

但是如果您需要执行算术运算或过滤，那么您的字符串就没那么有用了

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您不能存储早于1970年的日期，因此'01-01-1946'不是可以由datetime64表示的有效日期时间