处理不同的日期格式的python？

如何解决处理不同的日期格式的python？

我正在使用pd.to_datetime(df['Date'],format="%d/%m/%Y")方法来尝试将该列转换为datetime列。

现在，日期的格式为日/月/年，但格式不同，例如：

5/8/2005
13/08/05
4/2/2006

我收到一个错误：time data '13/08/05' does not match format '%d/%m/%Y' (match)，当我尝试使用pd.to_datetime()时，当我删除格式时，大熊猫错误地转换了日期。

我该如何处理？

解决方法

在pd.to_datetime中使用dayfirst关键字：

>>> pd.to_datetime(df['Date'],dayfirst=True)
0   2005-08-05
1   2005-08-13
2   2006-02-04
dtype: datetime64[ns]

,

尝试一下

pd.to_datetime(df['Date'],dayfirst=True)

,

我曾经遇到过类似的问题，在某些情况下，某些情况是“月初” 和“天先” 的组合。我使用以下代码解决了这个问题。

df=pd.DataFrame({"A":["5/8/2005","13/08/05","4/2/2006"]})
df.loc[:,"IsMonth"]=df.loc[:,"A"].apply(lambda x: int(x.split("/")[0])>12)
df_1=df[df.loc[:,"IsMonth"]==True]
df_2=df[~df.index.isin(df_1.index)]

df_1["A"]=pd.to_datetime(df_1["A"])
df_2["A"]=pd.to_datetime(df_2["A"])

df=pd.concat([df_1,df_2])
df.drop("IsMonth",inplace=True,axis=1)

请注意，pd.to_datetime()的默认行为是使用dayfirst=False

,

您不能直接处理。您可以看到details on datetime formatting，并注意到有一个%y和%Y伪指令，分别表示2位数字和4位数字的年份。（我不知道{ {1}}，但我认为dayfirst用例对其他人还是有帮助的。）

我建议创建一个小函数，然后在列上使用该函数。像这样：

apply

然后您可以call this function on the column of interest；像这样：

>>> def convertYear(val):
...     (day,month,year) = val.split('/')
...     if len(year) == 2:
...         if int(year) > 40:
...             year = '19' + year
...         else:
...             year = '20' + year
...         newvals = [day,year]
...         return '/'.join(newvals)
...     return val

现在您终于可以完成：

df.Date.apply(convertYear,axis='index') # don't use axis=0,not readability-friendly

---

这里是龙

被警告：即使我的函数变得很聪明，它假设您有欧洲日期（DD / MM / YYYY），我还是基于pd.to_datetime(df['Date'],format="%d/%m/%Y" 的假设。在美国，是（MM / DD / YYYY）。

由于这种烦恼，请适当使用datetimes should be internationalized，它实际上只是东亚风格。 （也许是整个亚洲？？）