我通过以下方式拥有一个带有日期的数据框:
'Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019'
我正在尝试使用以下方式将列转换为日期时间
pd.to_datetime(df.month, format='%b%Y', errors='ignore')
不幸的是,to_datetime
重新调整了对象而不是日期时间。我认为这是因为日期的德语拼写(例如,“Mär2019”而不是“ Mar 2019”或“ Dez 2019”而不是“ Dec 2019”)。
什么是解决此问题的通用方法?
答案 0 :(得分:2)
我认为一种可能的解决方案是在转换为日期时间之前使用Series.replace
:
a = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019',
'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019']
df = pd.DataFrame({'month':a})
d = {'Mär':'Mar', 'Mai':'May','Okt':'Oct','Dez':'Dec'}
df['month']=pd.to_datetime(df['month'].replace(d, regex=True), format='%b %Y', errors='coerce')
print (df)
month
0 2019-01-01
1 2019-02-01
2 2019-03-01
3 2019-04-01
4 2019-05-01
5 2019-06-01
6 2019-07-01
7 2019-08-01
8 2019-09-01
9 2019-10-01
10 2019-11-01
11 2019-12-01
答案 1 :(得分:1)
如果您已安装德语“区域设置”(这是操作系统的依存关系,并且是单独问题的主题),那么这是一种简单明了的方法:
import pandas as pd
import locale
a = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019',
'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019']
df = pd.DataFrame({'month':a})
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'de_DE')
df['month'] = pd.to_datetime(df['month'], format='%b %Y')
输出:
month
0 2019-01-01
1 2019-02-01
2 2019-03-01
3 2019-04-01
4 2019-05-01
5 2019-06-01
6 2019-07-01
7 2019-08-01
8 2019-09-01
9 2019-10-01
10 2019-11-01
11 2019-12-01