我有如下所示的數(shù)據(jù)框： Date Region Data 0 200201 A 8.8 1 200201 B 14.3 ... 1545 202005 C 7.31546 202005 D 131我想在沒有時(shí)間的情況下將 Date 列（數(shù)據(jù)類型：對象）轉(zhuǎn)換為 DateTime 索引。yyyymm 或 yyyymmdd 或 yyyy-mm-dd 所有這些都無關(guān)緊要，只要我可以刪除時(shí)間部分。我搜索了 stackoverflow 并嘗試了這些代碼# (1) df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m", errors = "coerce", uts = False)# (2)df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m")df["Date"] = df["Date"].dt.normalize()# (3)df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m")df["Date"] = df["Date"].dt.date對于 (1) 和 (2)，我得到 ["Date"]，時(shí)間為 yyyy-mm-dd 00:00:00。對于 (3)，我確實(shí)得到 ["Date"] 作為 yyyymm 但 dtype 是對象。我不能使用日期范圍，因?yàn)橥蝗掌跁貜?fù)一段時(shí)間。有什么方法可以在 python 中將 yyyymm[object] 轉(zhuǎn)換為 yyyymmdd[datetime] 嗎？提前致謝。
2 回答
茅侃侃
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這可能是關(guān)于您的 DataFrame 在編輯器中的顯示方式的顯示配置問題。以正確格式獲取數(shù)據(jù)的最簡單方法是：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format = '%Y%m')
以下是repl.it使用您的 DataFrame 和此代碼的結(jié)果。日期格式正確，沒有時(shí)間部分，并且具有正確的 dtype。
Date Region Data
0 2002-01-01 A 8.8
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Date 1 non-null datetime64[ns]
1 Region 1 non-null object
2 Data 1 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(1)
memory usage: 152.0+ bytes
您還可以嘗試一種更復(fù)雜的方法，從日期時(shí)間到日期字符串再回到日期時(shí)間。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format = '%Y%m').dt.date
df['Date'] = df['Date'].astype('datetime64[ns]')
最終顯示和 dtype 是相同的。
Date Region Data
0 2002-01-01 A 8.8
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Date 1 non-null datetime64[ns]
1 Region 1 non-null object
2 Data 1 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(1)
memory usage: 152.0+ bytes
RISEBY
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問題中的日期列的格式為 YYYYMM（但沒有天數(shù)）。該函數(shù)pd.to_datetime()隱式地將日設(shè)置為 1。
該函數(shù)pd.Period()將 YYYYMM 格式的日期轉(zhuǎn)換為 pandas 句點(diǎn)。請注意，df['Date'] 可以是字符串或 6 位整數(shù)。
df['Date'].apply(lambda x: pd.Period(x, freq='M'))
0 2002-01
1 2002-01
2 2020-05
3 2020-05
Name: Date, dtype: period[M]
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