Question

我制作了一个包含三个日期列的文件：

pd.DataFrame({'yyyymm':[199501],'yyyy':[1995],'mm':[1],'Address':['AL1'],'Number':[12]})
    yyyymm  yyyy    mm  Address Number
0   199501  1995    1   AL1     12

并将其保存为文件：

df.to_csv('complete.csv')

我使用以下命令读取文件：

df=pd.read_csv('complete.csv')

，我的3个日期列将转换为int的日期，而不是日期。

我试图通过以下方式将它们转换回日期：

df['yyyymm']=df['yyyymm'].astype(str).dt.strftime('%Y%m')
df['yyyy']=df['yyyy'].dt.strftime('%Y')
df['mm']=df['mm'].dt.dtrftime('%m')

出现错误：

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

很奇怪，因为我用来创建datetime列的命令是：

df['yyyymm']=df['col2'].dt.strftime('%Y%m')

我想念什么吗？如何将6位数的列转换回yyyymm日期时间，将4位数的列转换成yyyy datetime，将mm位数的列转换回到datetime？

Answer 1

列yyyymm和yyyy和mm是整数。通过使用.astype(str)，您可以将它们转换为字符串。但是字符串没有.dt。

您可以使用pd.to_datetime(..) [pandas-doc]将其转换为日期时间对象：

df['yyyymm'] = pd.to_datetime(df['yyyymm'].astype(str), format='%Y%m')

实际上，这给了我们

>>> pd.to_datetime(df['yyyymm'].astype(str), format='%Y%m')
0   1995-01-01
Name: yyyymm, dtype: datetime64[ns]

对于yyyy和mm列也可以这样做：

>>> pd.to_datetime(df['yyyy'].astype(str), format='%Y')
0   1995-01-01
Name: yyyy, dtype: datetime64[ns]
>>> pd.to_datetime(df['mm'].astype(str), format='%m')
0   1900-01-01
Name: mm, dtype: datetime64[ns]

将6位数的int转换为熊猫的yyyymm

1 个答案: