Pandas 在行迭代时无法从字符串列表创建日期时间对象

Question

enter image description here我有一个 pandas 数据框，其中有一列包含格式化为字符串的日期列表，例如： ['2019-08-19', '2018-04-23']

我正在尝试将这些列表转换为 DateTime 对象列表，以便我可以通过 df.iterrows() 迭代地将这些日期与具有类似格式的另一列中的日期进行比较。

我尝试了类似的方法：

#

<i>for index, row in merged_list.iterrows():`enter code here`
    scs_date = list(row["scs_date"])
    print(scs_date) 
    print(type(scs_date))
    l1 = pd.to_datetime(row["scs_date"]).dt.date.unique().tolist()<i>

#

但它不断将列表拆分为单个字符，并抱怨它无法将项目转换为日期时间对象。

我也试过了：

l1 = [datetime.strptime(date,"%Y-%m-%d").date() for date in scs_date]

它再次不起作用并给了我这个错误：

“ValueError：时间数据'['与格式'%Y-%m-%d'不匹配” 在此输入代码

任何线索， 谢谢

更新：

如果有帮助，我已经添加了一个示例数据框。 最终目标是找出 DAY_1 列中的任何日期是否存在于同一行的 DAY_2 列中。谢谢

https://i.stack.imgur.com/7HuSj.png

Answer 1

发布您的数据的实际样子会让您受益。

df =pd.DataFrame(
    [[['2019-08-19', '2018-04-23']],
     [['2019-08-19', '2018-04-23']],
     [['2019-08-19', '2018-04-23']],
     [['2019-08-19', '2018-04-23']]])


def f(v):
    return [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in v]

df[0] = df[0].map(f)
print(df)
                                            0
0  [2019-08-19 00:00:00, 2018-04-23 00:00:00]
1  [2019-08-19 00:00:00, 2018-04-23 00:00:00]
2  [2019-08-19 00:00:00, 2018-04-23 00:00:00]
3  [2019-08-19 00:00:00, 2018-04-23 00:00:00]