Question

您好，我正在尝试将数据帧日期更改为可用于提取有用信息的格式。该数据集带有 'week' 特征，格式为 DD/MM/YY，如下所示：

In [128]: df_train[['week', 'units_sold']]
Out[128]: 
            week  units_sold
0       17/01/11          20
1       17/01/11          28
2       17/01/11          19
3       17/01/11          44
4       17/01/11          52

我已将日期更改如下：

df_train['new_date'] = pd.to_datetime(df_train['week'])

        new_date  units_sold
0     2011-01-17        20.0
1     2011-01-17        28.0
2     2011-01-17        19.0
3     2011-01-17        44.0
4     2011-01-17        52.0

使用我创建的“new_date”功能，我做了以下一些信息提取：

df_train['weekday'] = df_train['new_date'].dt.weekofyear             #week day of the year
df_train['QTR'] = df_train['new_date'].apply(lambda x: x.quarter)    #current quarter of the year
df_train['month'] = df_train['new_date'].apply(lambda x: x.month)    #current month
df_train['year'] = df_train['new_date'].dt.year                      #current year

但是，在查看我的数据时，我遇到了一些错误。例如，我数据集中的某个日期是 07/02/11，它应该转换为 2 的月份。除了我的解析显示月份是 7，我知道这是不正确的：请参阅条目 3483< /p>

Out[127]: 
          week  month
18    17/01/11      1
1173  24/01/11      1
2328  31/01/11      1
3483  07/02/11      7
4638  14/02/11      2

谁能告诉我我哪里出错了？任何帮助表示赞赏！

Answer 1

使用 dayfirst=True 参数：

df_train['new_date'] = pd.to_datetime(df_train['week'], dayfirst=True)

然后是用于提高性能的 .dt 访问器，因为在应用中是引擎盖下的循环：

df_train['weekday'] = df_train['new_date'].dt.weekofyear #week day of the year
df_train['QTR'] = df_train['new_date'].dt.quarter    #current quarter of the year
df_train['month'] = df_train['new_date'].dt.month    #current month
df_train['year'] = df_train['new_date'].dt.year

熊猫数据框中的日期解析不正确

1 个答案: