Python - 连续转换日期时间对象，同时保持非日期时间对象相同

Question

我有以下系列：

myseries = pd.Series([' Period : From 1 February 2020 to 31 January 2021',
                         ' Period : 1 January 2020 to 31 December 2020',
                         ' Period 67 months',
                         ' Period: 8 Months'])

我想将有两个日期（只有前两个）的日期时间对象转换为日期时间格式，同时保持其他日期的原始格式。

即-[('02-01-2020', '01-31-2021'), ('01-01-2020', '12-31-2020'), 'Period: 67 Months', 'Period: 8 Months']

我尝试了以下方法，但我得到了一个日期时间对象，用于那些没有正确日期的对象。

for i,v in myseries.iteritems():
    matches = list(datefinder.find_dates(v))
    if len(matches) > 0:
        print(matches)

我已经尝试在 datefinder 的 find_dates() 中使用 staticmethod 参数，这给了我以下信息。我可以使用它，但是我无法提取我需要的对象。

[(datetime.datetime(2020, 2, 1, 0, 0), '1 February 2020'), (datetime.datetime(2021, 1, 31, 0, 0), '31 January 2021')]
[(datetime.datetime(2020, 1, 1, 0, 0), '1 January 2020'), (datetime.datetime(2020, 12, 31, 0, 0), '31 December 2020')]
[(datetime.datetime(2067, 4, 4, 0, 0), '67 mon')]
[(datetime.datetime(2020, 4, 8, 0, 0), '8 Mon')]

我想要的输出是 2 个列表：

date_1 = ['1 February 2020', '1 January 2020', '67 mon', '8 Mon']
date_2 = ['31 January 2021', '31 December 2020', '67 mon', '8 Mon']

Answer 1

IIUC：

myseries.apply(lambda x: [x[1] for x in datefinder.find_dates(x, source=True)][:2] if not pd.isna(x) else [])

基本上是用source参数获取原始日期，然后如果日期列表大于2，则获取前2个。

如果你想要 date_1 和 date_2：

date_1 = []
date_2 = []

dates = myseries.apply(lambda x: [x[1] for x in datefinder.find_dates(x, source=True)][:2])
for date in dates:
    if len(date)==0:
        date_1.append(np.nan)
        date_2.append(np.nan)
    if len(date)>0:
        date_1.append(date[0])

    if len(date)>1:
        date_2.append(date[1])

    elif len(date)>0:
        date_2.append(date[0])