pandas 如何使用python处理月和日的混合格式

6rqinv9w 于 2023-01-24 发布在 Python

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我有一个日期列，其中一些行是yyyy-mm-dd格式的，另一些是yyyy-dd-mm格式的。我希望它以yyyy-mm-dd格式对齐。
比如我有行值如下所示：
1.二〇二二年十二月三十一日

2023年1月1日
2023年1月1日
1.二○二三年二月一日
1.二○二三年二月一日
1.二○二三年三月一日
1.二○二三年三月一日
持续到2023年12月1日，然后更改回yyyy-mm-dd格式，如下所示
2023年1月13日
2023年1月13日
我希望所有内容都以yyyy-mm-dd格式对齐。
我用了df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], dayfirst=True)，但是没有解决问题，我也试过df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')，但是Pandas还是搞不清月份和日期的位置。
任何帮助都将不胜感激;非常感谢。

1条答案

以下方法之一可能有效：

df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

或

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.date

或

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.normalize() #this will change datatype to datetime64