pandas 数据框列中的混合日期格式

a0zr77ik 于 12个月前发布在其他

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我有一个跨列和列内具有混合日期格式的框架。当试图将它们从对象类型转换为日期时间类型时，由于列date1具有混合格式，我得到了一个错误。我看不出在这种情况下如何修复它。另外，我如何从两列（date1和date2）中删除秒？
下面是我尝试的代码：

df = pd.DataFrame(np.array([[10, "2021-06-13 12:08:52.311 UTC", "2021-03-29 12:44:33.468"], 
                            [36, "2019-12-07 12:18:02 UTC", "2011-10-15 10:14:32.118"]
                           ]),
                   columns=['col1', 'date1', 'date2'])
df

>>
   col1 date1                        date2
0   10  2021-06-13 12:08:52.311 UTC  2021-03-29 12:44:33.468
1   36  2019-12-07 12:18:02 UTC      2011-10-15 10:14:32.118

# Converting from object to datetime
df["date1"]= pd.to_datetime(df["date1"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f UTC")
df["date2"]= pd.to_datetime(df["date2"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

>>
ValueError: time data '2019-12-07 12:18:02 UTC' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f UTC' (match)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68222582/mixed-date-format-in-data-frame-column

1条答案

按热度按时间

8i9zcol21#

对于转换为日期时间，我发现infer_datetime_format很有帮助。不能让它在完整的框架上工作，它能够一次转换一列。

In [19]: pd.to_datetime(df["date1"], infer_datetime_format=True)                                                                                                                                                                                                                                   
Out[19]: 
0   2021-06-13 12:08:52.311000+00:00
1          2019-12-07 12:18:02+00:00
Name: date1, dtype: datetime64[ns, UTC]

In [20]: pd.to_datetime(df["date2"], infer_datetime_format=True)                                                                                                                                                                                                                                   
Out[20]: 
0   2021-03-29 12:44:33.468
1   2011-10-15 10:14:32.118
Name: date2, dtype: datetime64[ns]

如果至少所有格式都以“%Y-%m-%d %H：%M”格式开头，那么您可以将所有字符串切片到该点并使用它们

In [32]: df['date1'].str.slice(stop=16)                                                                                                                                                                                                                                                            
Out[32]: 
0    2021-06-13 12:08
1    2019-12-07 12:18
Name: date1, dtype: object

为了摆脱你的日期时间值中的秒，而不是简单地摆脱这些值，你可以使用round，你也可以检查floor和ceil任何更适合你的用例。

In [28]: pd.to_datetime(df["date1"], infer_datetime_format=True).dt.round('T')                                                                                                                                                                                                                     
Out[28]: 
0   2021-06-13 12:09:00+00:00
1   2019-12-07 12:18:00+00:00
Name: date1, dtype: datetime64[ns, UTC]

In [29]: pd.to_datetime(df["date2"], infer_datetime_format=True).dt.round('T')                                                                                                                                                                                                                     
Out[29]: 
0   2021-03-29 12:45:00
1   2011-10-15 10:15:00
Name: date2, dtype: datetime64[ns]

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