我想在我的数据框中将19年5月1日和2019年5月1日转换为2019年1月5日

Question

我有2列日期格式：2019年5月1日和19年5月1日。我想要1/5/2019格式的文件。

此处提到的代码似乎并未更改1列的格式，我需要将两列都转换为1/5/2019格式

df['billing_start_date'] = (pd.to_datetime(df['billing_start_date'], format='%Y/%m/%d').dt.strftime('%m/%d/%Y'))

Answer 1

将to_datetime与Series.dt.strftime一起用于不同的format：

df = pd.DataFrame({"a":["5/1/2019"], "b":["1-May-19"]})

df['a'] = pd.to_datetime(df['a'], format='%m/%d/%Y').dt.strftime('%m/%d/%Y')
df['b'] = pd.to_datetime(df['b'], format='%d-%b-%y').dt.strftime('%m/%d/%Y')

print (df)
            a           b
0  05/01/2019  05/01/2019

Answer 2

# I guess you have two different columns with different dateformats as per the #  question , please check the below answer.

from datetime import datetime
df=pd.DataFrame({'start_date':['5/1/2019','7/11/2019','3/10/2019'],
                 'end_date':['1-May-19','2-Mar-19','11-May-19']})
df

    start_date  end_date
0   5/1/2019    1-May-19
1   7/11/2019   2-Mar-19
2   3/10/2019   11-May-19

def try_parsing_date(text):
    for fmt in ("%m/%d/%Y",'%d-%b-%y'):
        try:
            return datetime.strptime(text, fmt).strftime('%d/%m/%Y')
        except ValueError:
            pass
    raise ValueError('no valid date format found')

df['new_start_date']=df['start_date'].apply(try_parsing_date)
df['new_end_date']=df['end_date'].apply(try_parsing_date)
df

   start_date   end_date    new_start_date  new_end_date
0   5/1/2019    1-May-19    01/05/2019  01/05/2019
1   7/11/2019   2-Mar-19    11/07/2019  02/03/2019
2   3/10/2019   11-May-19   10/03/2019  11/05/2019

Answer 3

您采用正确的方法，但执行错误

我们的首发df：

df = pd.DataFrame({"col_1":["5/1/2019"], "col_2":["1-May-19"]})

col_1       col_2
5/1/2019    1-May-19

这是如何通过简单的解决方案实现这一目标：

df["col_1"] = pd.to_datetime(df["col_1"])
df["col_2"] = pd.to_datetime(df["col_1"])
df["col_1"] = df["col_1"].dt.strftime('%d/%m/%Y')
df["col_2"] = df["col_2"].dt.strftime('%d/%m/%Y')

给出：

col_1   col_2
01/05/2019  01/05/2019

或两行带有方法链接

df["col_1"] = pd.to_datetime(df["col_1"]).dt.strftime('%d/%m/%Y')
df["col_2"] = pd.to_datetime(df["col_1"]).dt.strftime('%d/%m/%Y')