我想以大熊猫格式设置日期,以具有年月日。我的约会是从四月到九月。我没有1月,2月等的值,但有时我的大熊猫将日读为月,将月读为日。看一下索引16或84。
6 2019-08-26 15:10:00
7 2019-08-25 13:22:00
8 2019-08-24 16:06:00
9 2019-08-23 15:13:00
10 2019-08-22 14:24:00
11 2019-08-21 14:02:00
12 2019-08-16 12:31:00
13 2019-08-15 15:31:00
14 2019-08-14 14:46:00
15 2019-08-13 17:13:00
16 2019-11-08 15:54:00
17 2019-10-08 10:07:00
68 2019-06-06 11:22:00
69 2019-05-06 15:16:00
70 2019-01-06 17:02:00
75 2019-05-21 09:01:00
76 2019-05-19 16:52:00
77 2019-05-15 15:40:00
78 2019-10-05 13:34:00
81 2019-06-05 11:55:00
82 2019-03-05 17:28:00
83 2019-02-05 18:01:00
84 2019-01-05 17:05:00
85 2019-01-05 09:57:00
86 2019-04-30 10:16:00
87 2019-04-29 17:51:00
88 2019-04-27 17:42:00
如何解决此问题? 我想使用日期类型的值*(year-month-day),而没有时间,以便可以按天或按月分组。
我已经尝试过了,但是不起作用:
df['Created'] = pd.to_datetime(df['Created'], format = 'something')
对于按月分组,我尝试了以下方法:
df['Created'] = df['Created'].dt.to_period('M')
答案 0 :(得分:1)
样本数据的解决方案-您可以使用errors='coerce'
两种格式创建两种可能的日期时间,以解决不匹配的缺失值,然后首先替换第二个Series
(YYYY-DD-MM
)中的缺失值Series.combine_first
或Series.combine_first
的Series
(YYYY-MM-DD
):
a = pd.to_datetime(df['Created'], format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce')
b = pd.to_datetime(df['Created'], format = '%Y-%d-%m %H:%M:%S', errors='coerce')
df['Created'] = b.combine_first(a).dt.to_period('M')
#alternative
#df['Created'] = b.fillna(a).dt.to_period('M')
print (df)
Created
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16 2019-08
17 2019-08
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69 2019-06
70 2019-06
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76 2019-05
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88 2019-04
答案 1 :(得分:1)
我创建了一个虚拟数据框来对此进行解析。尝试strftime
from datetime import datetime
import time
import pandas as pd
time1 = datetime.now()
time.sleep(6)
time2 = datetime.now()
df = pd.DataFrame({'Created': [time1, time2]})
df['Created2'] = df['Created'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
print(df.head())