Question

我的熊猫数据框中有一个这样的日期列。

我的DataFrame看起来像这样，

ID  SerialDate
1   2008-1-15
2   T1
3   2008-1-17
4    T1

T1是此列中唯一的文本，不会有任何空格。此列的dtype是object

我需要更改它的外观，

预期的数据框：-

ID SerialDate
 1  15/01/2008
 2  T1
 3  17/01/2008
 4  T1

预期的dtype：-对象。

如何使用熊猫来做到这一点。我希望使用用户定义的函数，例如df [colb] = requiredfunction（df，colb）

Answer 1

将to_datetime与strftime一起使用，然后用原始列将其屏蔽掉

df=pd.read_clipboard()
s=pd.to_datetime(df.SerialDate,errors = 'coerce').dt.strftime('%d/%m/%Y')
df.SerialDate=s.mask(s=='NaT',df.SerialDate)
df
Out[402]: 
   ID  SerialDate
0   1  15/01/2008
1   2          T1
2   3  17/01/2008
3   4          T1

Answer 2

您可以通过基本的字符串操作轻松生成所需的输出并应用熊猫功能

df['SerialDate'] = df['SerialDate'].apply(lambda x:'/'.join(x.split('-')[::-1]))

在您的特定情况下，“ T1”也不受此操作的影响。

说明：

[::-1]会做什么？

>> [1,2,3][::-1]
>> [3,2,1]

它反转一个数组

要转换x-> 0x

df['SerialDate'] = df['SerialDate'].apply(lambda x:'/'.join([y.zfill(2) for y in x.split('-')[::-1]]))

熊猫-Python重塑日期列

2 个答案: