Question

我有一个带有日期列的csv，日期列为MM / DD / YY，但我想将年份从00,02,03更改为1900、1902和1903，以便将它们改为MM / DD / YYYY

这对我有用：

df2['Date'] = df2['Date'].str.replace(r'00', '1900')

但是我每年必须这样做，直到68岁（又是重复68次）。我不确定如何在该范围内每年创建一个循环来执行上述代码。我尝试过：

ogyear=00 
newyear=1900 
while ogyear <= 68:
    df2['date']=df2['Date'].str.replace(r'ogyear','newyear')
    ogyear += 1
    newyear += 1

但是这将返回一个空的数据集。还有另一种方法吗？

我不能使用datetime，因为它假定02表示2002而不是1902，并且当我尝试将其作为日期进行编辑时，我收到了一条来自python的错误消息，提示日期是不可变的，因此必须在原始数据集。因此，我需要将日期保留为字符串。如果有帮助，我还会在此处附加csv。

Answer 1

我会这样：

# create a data frame
d = pd.DataFrame({'date': ['20/01/00','20/01/20','20/01/50']})

# create year column
d['year'] = d['date'].str.split('/').str[2].astype(int) + 1900

# add new year into old date by replacing old year 
d['new_data'] = d['date'].str.replace('[0-9]*.$','') + d['year'].astype(str)

        date year   new_data
0   20/01/00 1900   20/01/1900
1   20/01/20 1920   20/01/1920
2   20/01/50 1950   20/01/1950

Answer 2

我将通过以下方式进行操作：

from datetime import datetime

# create a data frame with dates in format month/day/shortened year
d = pd.DataFrame({'dates': ['2/01/10','5/01/20','6/01/30']})

#loop through the dates in the dates column and add them 
#to list in desired form using datetime library,
#then substitute the dataframe dates column with the new ordered list

new_dates = []
for date in list(d['dates']):
    dat = datetime.date(datetime.strptime(date, '%m/%d/%y'))
    dat = dat.strftime("%m/%d/%Y")
    new_dates.append(dat)
new_dates
d['dates'] = pd.Series(new_dates)
d

在CSV列的每一行中编辑字符串

2 个答案: