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如何將pandas列中的多格式日期列轉(zhuǎn)換為單一通用日期格式?

如何將pandas列中的多格式日期列轉(zhuǎn)換為單一通用日期格式?

慕姐8265434 2023-09-05 15:09:45
我的 CSV 中的一列具有以下日期格式。5/2/201012/2/201019-02-201026-02-20105/3/201012/3/201019-03-201026-03-20102/4/20109/4/2010當(dāng)我讀取 csv 文件并打印數(shù)據(jù)框時(shí),我得到的結(jié)果如下所示。file_path = r'Store_sales.csv'date_series_data = pd.read_csv(file_path)date_series_data.head()輸出05-02-2010      12-02-2010      19-02-2010  26-02-2010  05-03-2010當(dāng)我打印數(shù)據(jù)類型時(shí),它顯示對(duì)象數(shù)據(jù)類型。所以我無法設(shè)置為索引。所以我使用 pd.to_datetime(date_series_data)將對(duì)象轉(zhuǎn)換為 datetime64[ns]。但前兩個(gè)元素的日期格式已更改如下2010-05-02  2010-12-02  2010-02-19  2010-02-26      2010-03-05因此我的各種計(jì)算都出錯(cuò)了。有沒有有效的方法來轉(zhuǎn)換并獲得類似的格式?
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蠱毒傳說

TA貢獻(xiàn)1895條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

嘗試:


import pandas as pd


# Read excel file

date_series_data = pd.read_csv(filepath)


# 'Date' is the column name which has date entries

# I have set time format as YDM. You can change it to other using dt.strftime

date_type_one = pd.to_datetime(date_series_data['Date'], errors='coerce', format='%Y-%d-%m %H:%M:%S').dt.strftime('%Y-%d-%m')

date_type_two = pd.to_datetime(date_series_data['Date'], errors='coerce', format='%d-%m-%Y').dt.strftime('%Y-%d-%m')

date_series_data['Date'] = date_type_one.fillna(date_type_two)


date_series_data.head()

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反對(duì) 回復(fù) 2023-09-05
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