在数据集 pandas 中使日期格式相似答案

【问题标题】：Make date format similiar in data set pandas在数据集 pandas 中使日期格式相似
【发布时间】：2020-08-24 06:51:58
【问题描述】：

我想让日期列中所有行的日期格式相同。例如，第 19 行的日期格式不同。这只是数据集的一部分。也有不同的行具有相同的格式。那么我该怎么做才能使所有行中的所有日期格式都相同？

我尝试过使用

Covid_data['date'] = pd.to_datetime(Covid_data['date'], errors='coerce')

但它会将第 19 行的值转换为 NAT

16  Australia   2020-01-16  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0  
17  Australia   2020-01-17  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0  
18  Australia   2020-01-18  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0  
19  Australia   2020-19-01  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0   
20  Australia   2020-01-20  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0  
21  Australia   2020-01-21  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0  
22  Australia   2020-01-22  0.0 0.0 0.0 0.0 44648.71    25499881.0

【问题讨论】：

是的。这是因为日期格式不一致。
这就是我想要做的。使所有行中的所有日期格式相同。

标签： python pandas date jupyter-notebook

【解决方案1】：

试试：

Covid_data['date']=pd.to_datetime(Covid_data['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d'))

编辑：试试这个

【讨论】：

显示此错误 AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values
我已经编辑了解决方案。如果它仍然不起作用，您可能需要包括：errors='coerce'。
Same Error AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike value

【解决方案2】：

您可以尝试使用dateparser 包，但我不知道您打算如何为2020-01-08 等日期确定合适的格式。

import pandas as pd
import dateparser

covid_data = pd.DataFrame({"date" : ["2020-01-18", "2020-19-01"]})

covid_data["date"].apply(dateparser.parse)

【讨论】：