熊猫日期列中的不同格式 - 列与行的数据类型答案

【问题标题】：Different format in pandas date column - data type of column vs. row熊猫日期列中的不同格式 - 列与行的数据类型
【发布时间】：2019-05-09 08:21:48
【问题描述】：

我有一个 pd DataFrame 列，其中包含不同格式的日期值。例如“YYYY-MM-DD hh:mm:ss”和“DD.MM.YYYY”甚至是“DD.MM”。我想将它们全部转换为一种格式（例如，'YYYY-MM-DD'）并尝试过（在很多事情中）

df[~df.date.str.contains('(\d{4})-(\d{2})-(\d{2}) (\d{2}):(\d{2}):(\d{2})')]

查找日期未写为“YYYY-MM-DD hh:mm:ss”的行。但是，这不起作用。

因此我检查了列的类型

df['date'].dtype   #prints dtype('O')

然后我检查了

for index, row in df.iterrows():
    print(type(row['date']))

并收到混合打印，例如“datetime.datetime”类和“str”类

我很困惑。当列是“对象”数据类型时，为什么我不总是得到“str”？有没有人知道如何使正则表达式工作？

【问题讨论】：

我想将它们全部转换为一种格式 - 哪一种？
一种方法是将它们转换为日期时间对象，你可以决定我猜的格式......
@PedroLobito 最好是 YYYY-MM-DD。我已经编辑了我的帖子
那么，您想将哪一年分配给 DD.MM 日期？这是它无法自动解析的唯一格式，因此如果您只是修改这些字符串并添加年份，则调用 pd.to_datetime 将转换所有内容
如果您确定格式始终为 DD.MM，例如，您可以使用df.loc[df.date.str.len() == 5, 'date'] += '.2017'。如果它可能是 D.M，那么可能会成为 < 5。

标签： python regex pandas date types

【解决方案1】：

def findIndex(x):
    try:
        pd.to_datetime(x).strftime('%m/%d/%Y')
        return
    except:
        return True


df.date.apply(lambda x: findIndex(x))

现在您可以获取所有具有奇怪格式的索引。希望这会有所帮助。

【讨论】：

我之前实际上尝试过，但只收到错误“ValueError: ('Unknown string format:', '01.01.')”，因为如帖子中所述，有些年份缺少年份。这就是为什么我想将数据框过滤到具有奇怪格式的数据框并“手动”添加缺失的年份
改用df.date.apply(lambda x: pd.to_datetime(x, errors='coerce').strftime('%m/%d/%Y')[0])
你可以用你的函数代替 lambda func。使用 try/catch 块并尝试几种日期时间格式。