如何将一行拆分为多个并在数据框列上应用日期时间？答案

【问题标题】：How to split one row into multiple and apply datetime on dataframe column?如何将一行拆分为多个并在数据框列上应用日期时间？
【发布时间】：2019-01-23 16:43:28
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

                   Date_1                Date_2
0                5 Dec 2017                5 Dec 2017
1               14 Dec 2017               14 Dec 2017
2               15 Dec 2017               15 Dec 2017
3   18 Dec 2017 21 Dec 2017   18 Dec 2017 21 Dec 2017
4              22 Dec 2017               22 Dec 2017

要检查的条件：

想要检查任何行是否包含两个日期，或者不像第 3 行。如果存在，将它们分成两个单独的行。
在两列上应用日期时间。

我正在尝试执行如下相同的操作：

df['Date_1'] = pd.to_datetime(df['Date_1'], format='%d %b %Y')

但出现以下错误：

ValueError: unconverted data remains:

预期输出：

                   Date_1                Date_2
0                5 Dec 2017               5 Dec 2017
1               14 Dec 2017               14 Dec 2017
2               15 Dec 2017               15 Dec 2017
3               18 Dec 2017               18 Dec 2017 
4               21 Dec 2017               21 Dec 2017
5               22 Dec 2017                22 Dec 2017

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

使用正则表达式和findall 获取你的日期后，你的问题变成了unnesting 问题

s=df.apply(lambda x : x.str.findall(r'((?:\d{,2}\s)?(?:Jan|Feb|Mar|Apr|May|Jun|Jul|Aug|Sep|Oct|Nov|Dec)[a-z]*(?:-|\.|\s|,)\s?\d{,2}[a-z]*(?:-|,|\s)?\s?\d{,4})'))

unnesting(s,['Date_1','Date_2']).apply(pd.to_datetime)
Out[82]: 
      Date_1     Date_2
0 2017-12-05 2017-12-05
1 2017-12-14 2017-12-14
2 2017-12-15 2017-12-15
3 2017-12-18 2017-12-18
3 2017-12-21 2017-12-21
4 2017-12-22 2017-12-22

【讨论】：

如果日期格式是可预测的，那么也可以使用lookbehind和str.split：x.str.split('(?<=\d{4})\s')
@W-B- 太棒了！惊人的。节省了我的时间。