Question

我有一个包含日期列的csv文件。日期格式为“ 1stNov”，“ 22ndNov”等。如何在熊猫中以编程方式将其转换为日期时间？

Answer 1

这不是熊猫特定的问题，而是字符串/模式匹配中的问题。使用Python's strftime directives。另请注意，您必须提供年份：datetime对象内部必须保存一年。因此，使用常规Python：

from datetime import datetime

L = ["1stNov", "22ndNov"]
res = [datetime.strptime(i[:-5] + i[-3:] + '2018', '%d%b%Y') for i in L]

[datetime.datetime(2018, 11, 1, 0, 0),
 datetime.datetime(2018, 11, 22, 0, 0)]

或与熊猫一起使用

：

s = pd.Series(L)
res = pd.to_datetime(s.str[:-5] + s.str[-3:] + '2018', format='%d%b%Y')

0   2018-11-01
1   2018-11-22
dtype: datetime64[ns]

Answer 2

对parser使用列表理解：

df = pd.DataFrame({'dates':["1stNov", "22ndNov"]})

from dateutil import parser
df['dates'] = [parser.parse(f'{x[:-3]} {x[-3:]} 2018') for x in df['dates']]

或删除st，nd字符串并转换to_datetime：

#python 3.6+ solution with f-strings
dates = [(f'{x[:-5]}{x[-3:]}2018') for x in df['dates']]
#python bellow 3.6
#dates = ['{}{}2018'.format(x[:-5], x[-3:]) for x in df['dates']]
df['dates'] = pd.to_datetime(dates, format='%d%b%Y')

print (df)
       dates
0 2018-11-01
1 2018-11-22

熊猫至今的字符串到日期时间格式

2 个答案: