将日期时间转换为另一种格式而不更改dtype
我只是在自己学习熊猫,而遇到的问题很少。
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在从csv文件读取的DataFrame中,我有一列包含日期数据,该日期数据具有不同的格式(例如
'%m/%d/%Y'
和'%Y-%m-%d'
,可能为空白。),并且我想统一此列的格式。但是我不知道是否还有其他格式。因此,当我使用时pd.to_datetime()
,它会引发一些错误,例如格式不匹配以及数据不符合时间要求。如何统一此列的格式? -
我已经将该列的一部分转换为datetime dtype,它的
YYYY-mm-dd
格式是。我可以保留datetime dtype并将其格式更改为'%m/%d/%Y'
吗?我曾经用过pd.dt.strftime()
,它将更改格式,但还将dtype更改为str,而不保留datetime dtype。
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因此,当我使用pd.to_datetime()时,它引发了一些错误,例如格式不匹配以及数据不符合时间要求。如何统一此列的格式?
使用该
errors='coerce'
选项以返回NaT
(非时间)未转换的值。另请注意,该format
参数不是必需的。省略它可使熊猫尝试多种格式,否则它将恢复为NaT
1。例如:df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], errors='coerce')
当心,混合类型可能会错误地解释。例如,Python如何知道
05/06/2018
6月5日还是5月6日?将应用约定顺序,如果需要更大的控制权,则需要自己应用自定义顺序。我可以保留datetime dtype并将格式更改为’%m /%d /%Y’吗?
你不能。
datetime
系列在内部存储为整数。任何人类可读的日期表示形式都只是一个 表示形式
,而不是基础整数。要访问自定义格式,可以使用Pandas中可用的方法。您甚至可以将这样的文本表示形式存储在pd.Series
变量中:formatted_dates = df['datetime'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
该
dtype
的formatted_dates
将是object
,这表明你的系列点到任意Python倍的元素。在这种情况下,那些任意类型碰巧都是字符串。最后,我强烈建议您在工作流程的最后一步之前, 不要
将datetime
系列转换为字符串。这是因为,一旦这样做,您将不再能够在这样的系列上使用有效的矢量化运算。
1这将牺牲性能,并与进行对比
datetime.strptime
,后者
需要
指定格式。在内部,Pandas使用该dateutil
库,如docs所示。
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