Question

我在pandas数据框中有一个Cash_date列，它是一个对象。我不能在这里使用pandas to_datetime函数。我的数据框的形状是（47654566,5）。我的数据框看起来像

cash_date                                amount    id
02-JAN-13 12.00.00.000000000 AM           100       1
13-FEB-13 12.00.00.000000000 AM           200       2
09-MAR-13 12.00.00.000000000 AM           300       3
03-APR-13 12.00.00.000000000 AM           400       4
02-JAN-13 06.26.02.438000000 PM           500       7
17-NOV-18 08.31.47.443000000 PM           700       8

我尝试了以下方法-

df.cash_date = pd.to_datetime(df['cash_date'], errors='coerce') # Not working

for i in range(len(df)):
    df.cash_date = df.cash_date.astype(str).str.split('\d\d.\d\d.\d\d.\d\d\d\d\d\d\d\d\d')[i][0] # Not working

我希望数据框看起来像s-

cash_date                                amount    id       date
02-JAN-13 12.00.00.000000000 AM           100       1       02-JAN-13
13-FEB-13 12.00.00.000000000 AM           200       2       13-FEB-13
09-MAR-13 12.00.00.000000000 AM           300       3       09-MAR-13
03-APR-13 12.00.00.000000000 AM           400       4       03-APR-13
02-JAN-13 06.26.02.438000000 PM           500       7       02-JAN-13
17-NOV-18 08.31.47.443000000 PM           700       8       17-NOV-18

Answer 1

指定一个format=...参数。

pd.to_datetime(df['cash_date'], format='%d-%b-%y %H.%M.%S.%f %p', errors='coerce')

0   2013-01-02 12:00:00.000
1   2013-02-13 12:00:00.000
2   2013-03-09 12:00:00.000
3   2013-04-03 12:00:00.000
4   2013-01-02 06:26:02.438
5   2018-11-17 08:31:47.443
Name: cash_date, dtype: datetime64[ns]

有关可接受格式的详细信息，请访问http://strftime.org。

在这里，您可以使用datetimes在dt.floor下进行设置：

df['date'] = pd.to_datetime(
    df['cash_date'], format='%d-%b-%y %H.%M.%S.%f %p', errors='coerce'
).dt.floor('D')

df
                         cash_date  amount  id       date
0  02-JAN-13 12.00.00.000000000 AM     100   1 2013-01-02
1  13-FEB-13 12.00.00.000000000 AM     200   2 2013-02-13
2  09-MAR-13 12.00.00.000000000 AM     300   3 2013-03-09
3  03-APR-13 12.00.00.000000000 AM     400   4 2013-04-03
4  02-JAN-13 06.26.02.438000000 PM     500   7 2013-01-02
5  17-NOV-18 08.31.47.443000000 PM     700   8 2018-11-17

OTOH，如果您要提取日期成分而不解析日期，则有两种选择：

str.split

df['date'] = df['cash_date'].str.split(n=1).str[0]
df
                         cash_date  amount  id       date
0  02-JAN-13 12.00.00.000000000 AM     100   1  02-JAN-13
1  13-FEB-13 12.00.00.000000000 AM     200   2  13-FEB-13
2  09-MAR-13 12.00.00.000000000 AM     300   3  09-MAR-13
3  03-APR-13 12.00.00.000000000 AM     400   4  03-APR-13
4  02-JAN-13 06.26.02.438000000 PM     500   7  02-JAN-13
5  17-NOV-18 08.31.47.443000000 PM     700   8  17-NOV-18

或者，使用列表理解。

df['date'] = [x.split(None, 1)[0] for x in df['cash_date']]
df
                         cash_date  amount  id       date
0  02-JAN-13 12.00.00.000000000 AM     100   1  02-JAN-13
1  13-FEB-13 12.00.00.000000000 AM     200   2  13-FEB-13
2  09-MAR-13 12.00.00.000000000 AM     300   3  09-MAR-13
3  03-APR-13 12.00.00.000000000 AM     400   4  03-APR-13
4  02-JAN-13 06.26.02.438000000 PM     500   7  02-JAN-13
5  17-NOV-18 08.31.47.443000000 PM     700   8  17-NOV-18

我将下注this is the faster of the two options。

从pandas的字符串datetime列中提取日期

1 个答案: