使用 raise ValueError python 允许两种日期时间格式

如何解决使用 raise ValueError python 允许两种日期时间格式

我有两个 csv 文件,它们具有两种不同的格式,分别是 '%m/%d/%Y %H:%M:%S''%d/%m/%Y %H:%M:%S'。因此,我会得到这样的 ValueError :

ValueError: time data '14/12/2020 17:43:15' does not match format '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

来自 file1.csv 的示例数据,其中月份位于中间:

timestamp             
15/12/2020 11:01:54
15/12/2020 11:02:54
15/12/2020 13:33:24

虽然 file2.csv,月份在前面:

timestamp            
12/15/2020 11:01:54
12/15/2020 11:02:54
12/15/2020 13:33:24

该列以字符串形式出现,然后我需要进行转换以仅提取出 date。 这是代码:

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val,format='%m/%d/%Y %H:%M:%S').date() for val in responses_df['timestamp']]

我的计划是将 format= 重定向到一个可以克服 ValueError 并将格式从 '%m/%d/%Y %H:%M:%S' 更改为 '%d/%m/%Y %H:%M:%S' 的函数。

这样的东西..:

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val,format=get_format()).date() for val in responses_df['timestamp']]


def get_format():
     if ValueError is raised,use '%d/%m/%Y %H:%M:%S'
     else,use '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

解决方法

试试

s1 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%m/%d/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')
s2 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S',errors='coerce')

然后

df['new']=s1.fillna(s2)
,

假设在加入单个 df 之前,两个文件作为两个不同的数据帧读入——对于第一个文件,传递 dayfirst=True。对于第二个文件,不要。然后,使用 dt.strftime():

将两者都转换为所需的格式
df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'],dayfirst=True).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df2['timestamp'] = pd.to_datetime(df2['timestamp']).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df1,df2
Out[1]: 
(             timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24,timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24)

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