当pandas数据框中只有年份时，设置年份的第一个日期

dfuffjeb 于 2023-05-27 发布在其他

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我在一个pandas dataframe中有一个名为“date”的列名，这是前10行：

0    22-Oct-2022
1     3-Dec-2019
2    27-Jun-2022
3           2023
4    15-Jul-2017
5           2019
6     7-Sep-2022
7           2021
8    30-Sep-2022
9    17-Aug-2021

我想将所有这些日期转换为例如：

0    2023-05-19 
1    2023-01-20 
2    ...

对于那些只有我想设置为YEAR的行，例如，如果原始df有：

0           2019
1           2021

到

5           2019-01-01
7           2021-01-01

换句话说，我的意思是，我想为这种情况设置今年的第一个日期，但保留原来的一年，而不是今年。
我试过：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce', format='%d-%b-%Y')

但是它生成NaT值。我希望你能理解这种情况下的家伙，我会很感激任何想法来解决这个问题
谢谢。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76327919/set-first-date-of-the-year-when-only-it-has-only-the-year-in-a-pandas-dataframe

2条答案

按热度按时间

8aqjt8rx1#

调用to_datetime时，可以将 format 设置为mixed（2.0.0中的新增内容，参见GH50972）：
format：str，default None
“mixed”，单独推断每个元素的格式。这是有风险的，你应该和dayfirst沿着使用。

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="mixed", dayfirst=True)

或者一个经典的double date-parsing + fillna：

df["date"] = (
    pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce", format="%Y")
        .fillna(pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce", dayfirst=True))
)

输出：

print(df)

        date
0 2022-10-22
1 2019-12-03
2 2022-06-27
3 2023-01-01
4 2017-07-15
5 2019-01-01
6 2022-09-07
7 2021-01-01
8 2022-09-30
9 2021-08-17

赞(0）回复(0）举报 2023-05-27

rkue9o1l2#

您必须手动更新这些值，首先可以标准化只有年份的行，如下所示：

condition = data['date'].length == 4
data.loc[condition, 'date'] = '1-Jan' + df['date'].astype(str)

然后尝试对结果使用to_datetime函数

赞(0）回复(0）举报 2023-05-27

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当pandas数据框中只有年份时，设置年份的第一个日期

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