【问题标题】：Pandas converting date with string in熊猫用字符串转换日期
【发布时间】：2017-09-17 10:30:54
【问题描述】：

我从 python、pandas 和 matplotlib 开始。我正在处理超过百万个条目的数据。我正在尝试更改日期格式。在 CSV 文件中，日期格式为 23-JUN-11。我想用未来的日期来绘制每个候选人的捐款金额。如何将日期格式转换为 pandas 可读的格式？

Here is the link to cut file 149 entries

我的代码：

%matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

第一个候选人

reader_bachmann = pd.read_csv('P00000001-ALL.csv' ,converters={'cand_id': lambda x: str(x)[1:]},parse_dates=True, squeeze=True, low_memory=False, nrows=411 )

date_frame = pd.DataFrame(reader_bachmann, columns = ['contb_receipt_dt'])

数据切片

  s = date_frame.iloc[:,0]
    date_slice = pd.Series([s])
    date_strip = date_slice.str.replace('JUN','6')

尝试转换为新的日期格式

 date = pd.to_datetime(s, format='%d%b%Y')
    print(date_slice)

这是错误信息

ValueError: could not convert string to float: '05-JUL-11'

【问题讨论】：

请显示一个日期的例子 - 因为它在 csv 中
@GiantsLoveDeathMetal 列名是 contb_receipt_dt，日期格式是 6/20/2011
但是当我打印数组时，熊猫将其视为日期格式 23-JUN-11
能否请您发布 CSV 的 sn-p，151MB 有点大。仅仅一百行就足以解决这个问题，是吗？
@JimFactor 我发布了一个新链接，其中包含文件 149 条目的较小版本。

标签： python csv pandas datetime numpy

【解决方案1】：

作为替代方案，您可以使用 dateutil.parser 直接解析包含字符串的日期，我为演示创建了一个随机数据框。

l = [] 
for i in range(100):
    l.append('23-JUN-11') 
B = pd.DataFrame({'Date':l})

现在，让我们导入 dateutil.parser 并将其应用到我们的日期列

import dateutil.parser
B['Date2'] = B['Date'].apply(lambda x : dateutil.parser.parse(x))
B.head()
Out[106]: 
    Date      Date2
0  23-JUN-11 2011-06-23
1  23-JUN-11 2011-06-23
2  23-JUN-11 2011-06-23
3  23-JUN-11 2011-06-23
4  23-JUN-11 2011-06-23

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要使用不同的日期格式字符串：

format='%d-%b-%y'

为什么？

错误消息提供了错误的线索：

ValueError：无法将字符串转换为浮点数：'05-JUL-11'

format string 控制转换，目前是：

format='%d%b%Y'

需要的字段是：

%y - year without a century (range 00 to 99)
%b - abbreviated month name
%d - day of the month (01 to 31)

缺少的是分隔数据字符串中的字段的-，以及用于两位数年份的y，而不是用于四位数年份的当前Y。

【讨论】：