转换pandas系列中的日期

cgyqldqp 于 2023-04-04 发布在其他

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我需要帮助：pandas数据集有一个日期列。其中一列的日期格式为“September 25，2021”。我不能将其转换为“yyyy-mm-dd”格式（2021-09-25）。这是必要的，以便将来将此数据导入mysql（我通过dbever工作）。可能是一个愚蠢的问题，但我是新手
尝试使用to_datetime函数并以这种方式（IndexError：列表索引超出范围）：

date = {'January': '01', 'February': '02', 'March': '03', 'April': '04', 'May': '05', 'June': '06', 
        'July': '07', 'August': '08', 'September': '09', 'October': '10', 'November': '11', 'December':     '12'}
new_date = []
for d in df['date_added']:
    month = d.split(' ')[0]
    day = d.split(' ')[1]
    year = d.split(', ')[2]
    res = year.split('-') + date[month].split('-') + day
    new_date.append(res)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75922986/convert-date-in-pandas-series

2条答案

按热度按时间

l7wslrjt1#

我认为你可以使用strftime。下面是一个例子：

date_string = "September 25, 2021"
date = pd.to_datetime(date_string) 

formatted_date = date.strftime('%Y-%m-%d')
print(formatted_date) #2021-09-25

赞(0）回复(0）举报 2023-04-04

fhity93d2#

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date_added': ['September 25, 2010', 'April 1, 2023']})
print(df)
print()
# If you need actually need datetime object
df.date_added = pd.to_datetime(df.date_added) # dtype = datetime64[ns]
print(df)
print()

# reset dataframe
df = pd.DataFrame({'date_added': ['September 25, 2010', 'April 1, 2023']})
# If you need a formatted string
df.date_added = pd.to_datetime(df.date_added).dt.strftime('%Y-%m-%d') # dtype = object
print(df)

输出：

date_added
0  September 25, 2010
1       April 1, 2023

  date_added
0 2010-09-25
1 2023-04-01

   date_added
0  2010-09-25
1  2023-04-01

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