pandas 如何将具有多个数据类型的列的所有数据类型更改为日期？

wvmv3b1j 于 2023-01-19 发布在其他

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如果数据类型如下所示，如何将列中字段的数据类型更改为日期类型：

<class 'datetime.datetime'>    296
<class 'str'>                  116
<class 'float'>                  8

我的目标是忽略空行，复制具有多个日期的行并将它们拆分，然后将datetime值转换为日期。
列的一小部分，用于说明数据的外观（第二行的"事件日期"列为空）：
| 第1列|事件日期|
| - ------|- ------|
| 1个|2020年7月16日00时00分|
| 第二章||
| 三个|2022年3月31日、2018年11月26日、2028年1月31日|
我尝试了很多方法来实现这个功能，但都没有成功。我尝试过循环遍历行来转换每一行，但循环不是最佳选择。我尝试过拆分和分解包含多个日期的单元格，如下所示，但出现以下错误（使用dateutil.parser._parser.ParserError：未知字符串格式：2022年3月31日、2018年11月26日、2028年1月31日出现在位置3）。

df=auto_test_file.assign(dates=auto_test_file['Event Date'].str.split(',')).explode('dates')
pd.to_datetime(df['Event Date'])

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75137593/how-to-change-all-data-types-to-date-for-a-column-with-multiple-data-types

2条答案

按热度按时间

s4n0splo1#

你会爆炸

df=df.assign(dates=df['Event Date'].str.split(',')).explode('dates')
df
Out[93]: 
   Col1                          Event Date                dates
0     1                 2020-07-16 00:00:00  2020-07-16 00:00:00
1     2                                 NaN                  NaN
2     3  31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028           31/03/2022
2     3  31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028           26/11/2018
2     3  31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028           31/01/2028

然后转换为日期时间

pd.to_datetime(df.dates)
Out[94]: 
0   2020-07-16
1          NaT
2   2022-03-31
2   2018-11-26
2   2028-01-31
Name: dates, dtype: datetime64[ns]

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uxhixvfz2#

- 建议代码**

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'Col1': [1, 2, 3],
    'Event': ['2020-07-16 00:00:00','' , '31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028'],
})

#    Col1                               Event
# 0     1                 2020-07-16 00:00:00
# 1     2                                    
# 2     3  31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028

# 1 - Split inside each Event row 
df['Event'] = df['Event'].apply(lambda r:r.split(','))
# 2 - Explode and the reindex
df = df.explode(column='Event').reset_index(drop=True)
# 3- Replace '' by NAN
df.replace(to_replace='', value= np.nan, inplace=True)
# 4 - Suppress rows with NAN
df.dropna(inplace=True)
# 5 - Convert to date
df['Event'] = pd.to_datetime(df['Event']).dt.date

- 产出**

Col1       Event
0     1  2020-07-16
2     3  2022-03-31
3     3  2018-11-26
4     3  2028-01-31

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