将python熊猫代码视为
datetest = pd.DataFrame({'year':['02','08',23,32,43,68,70,72,85,94]})
newdate = pd.to_datetime(datetest['year'], format='%y')
print(newdate)
输出:
0 2002-01-01
1 2008-01-01
2 2023-01-01
3 2032-01-01
4 2043-01-01
5 2068-01-01
6 1970-01-01
7 1972-01-01
8 1985-01-01
9 1994-01-01
Name: year, dtype: datetime64[ns]
那么如何将2023、2032、2043、2068分别转换为1923、1932、1943和1968,以保持日期时间格式不变?
答案 0 :(得分:3)
您可以使用布尔索引和pandas.DateOffset
来将未来的任何日期调整100年。
如果此规则过于严格,则可以为可接受的年份设置自己的阈值:
year = pd.datetime.today().year
# If setting your own threshold year eg.
# year = 2030
newdate.loc[newdate.dt.year.gt(year)] -= pd.DateOffset(years=100)
[出]
0 2002-01-01
1 2008-01-01
2 1923-01-01
3 1932-01-01
4 1943-01-01
5 1968-01-01
6 1970-01-01
7 1972-01-01
8 1985-01-01
9 1994-01-01
Name: year, dtype: datetime64[ns]