熊猫“to_datetime”不接受系列答案

【问题标题】：Pandas "to_datetime" not accepting series熊猫“to_datetime”不接受系列
【发布时间】：2020-11-17 12:18:35
【问题描述】：

我是 pandas 的新手，我正在尝试将日期格式为“%d %B”（1 月 1 日、1 月 2 日 ....）的字符串列转换为日期时间对象，列的类型是<class 'pandas.core.series.Series'> 。如果我在 to_datetime 方法中传入这个系列，比如

print(pd.to_datetime(data_file['Date'], format='%d %B', errors="coerce"))

所有条目都返回NaT，它应该返回日期时间对象

我检查了文档，它说它接受一个 Series 对象。

有什么办法解决这个问题？

编辑 1：这是我正在使用的数据的头部：

           Date  Daily Confirmed
0   30 January                 1
1   31 January                 0
2  01 February                 0
3  02 February                 1
4  03 February                 1

编辑2：这里是数据的信息

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 179 entries, 0 to 178
Data columns (total 2 columns):
 #   Column           Non-Null Count  Dtype 
---  ------           --------------  ----- 
 0   Date             179 non-null    object
 1   Daily Confirmed  179 non-null    int64 
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 2.2+ KB

【问题讨论】：

可能是 format='%d %B' 不匹配
匹配，如果 id 为 print(pd.to_datetime(["01 January"], format='%d %B', errors="coerce"))，则返回一个日期时间对象
好的，你能分享一些示例数据吗？
我已将数据添加到帖子中（所有日期也是字符串）
它不能转换为没有年份的日期时间。

标签： python pandas dataframe time-series

【解决方案1】：

如果我理解正确，您可能会遇到此问题，因为此列中的日期周围有空格。要解决它，请在to_datetime 之前使用strip。下面是一段代码：

df = pd.DataFrame({'Date': 
                   ['30 January ', '31 January ', ' 01 February ', '02 February', 
                    '03 February'], 'Daily Confirmed': [1, 0, 0, 1, 1]})

pd.to_datetime(df.Date.str.strip(), format = "%d %B")

输出是：

0   1900-01-30
1   1900-01-31
2   1900-02-01
...

【讨论】：

谢谢！这解决了它。实际上我检查了一些日期有空格而不是其他日期，所以它不统一。一个快速的正则表达式解决了这个问题。

【解决方案2】：

import pandas as pd 
dic =  {"Date": ["30 January", "31 January", "01 February", ] ,  "Daily Confirmed":[0,1,0]}
df =pd.DataFrame(dic)
df['date1'] = pd.to_datetime(df['Date'].astype(str), format='%d %B')
df

默认情况下，它包含 1900 年。因为您没有在 Dataframe 上提供年份输出：

    Date       Daily Confirmed  date1
0   30 January      0          1900-01-30
1   31 January      1          1900-01-31
2   01 February     0          1900-02-01

如果您不希望年份作为日期的前缀。请添加以下代码：

df['date2']=df['date1'].dt.strftime('%d-%m')
df

    Date       Daily Confirmed  date1         date2
0   30 January      0          1900-01-30     30-1
1   31 January      1          1900-01-31     31-1
2   01 February     0          1900-02-01     01-2

谢谢

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以试试这个：

from datetime import datetime

df['datetime'] = df['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, "%d %B"))

apply() 允许您串联使用python函数，这里您可能需要指定年份，否则默认年份（1900）将被设置为默认值。

祝你好运

【讨论】：