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当pandas列类似于“jan-18”时,如何将其转换为date?

datetime pandas python

Chandu · 技术社区 · 6 年前

当给出的值如“2月15日”需要为“01-02-2015”时,将列值转换为日期“dd-mm-yyy”的有效方法是什么?如果是“Dec-46”,则必须返回“01-12-1946”。

1 回复 | 直到 6 年前

EdChum Yuriy 6 年前

您可以传递格式 '%b-%y' 到 to_datetime :

In[42]:
df = pd.DataFrame({'date':["Feb-15","Dec-46"]})
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%b-%y')
df

Out[42]: 
     date   new_date
0  Feb-15 2015-02-01
1  Dec-46 2046-12-01

注意新的 dtype 是 datetime64 ,如果坚持,则无法控制显示输出。 DD-MM-YYYY 然后必须使用 dt.strftime :

In[43]:
df['str_date'] = df['new_date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')
df

Out[43]: 
     date   new_date    str_date
0  Feb-15 2015-02-01  01-02-2015
1  Dec-46 2046-12-01  01-12-2046

但是,如果需要执行算术运算或筛选,那么字符串就没有那么有用了

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你不能存储早于1970年的日期,所以 '01-01-1946' 不是可用DelayTimes表示的有效日期时间 DATETME64