如何将一列中存在的两种不同格式的日期时间值转换为一种格式？答案

【问题标题】：How to convert two different formats of date time values present in one column to one format?如何将一列中存在的两种不同格式的日期时间值转换为一种格式？
【发布时间】：2021-03-17 08:43:21
【问题描述】：

我有一列包含两种格式：yyyymmdd（例如 20210513.0）和 5 位格式（例如 44351）。我希望这两种格式都转换为一种格式 - "%d/%m/%Y"

我可以通过执行以下操作将 yyyymmdd 格式转换为所需格式，

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d', errors='coerce').dt.strftime("%d/%m/%Y")

但是这样做我会丢失 5 位数的日期。如何使用 pandas/python 将这两种格式转换为一种格式？

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe date

【解决方案1】：

您可以分别转换这两种格式，第二个使用unit 和origin 参数来转换excel 样式的日期时间，然后用Series.fillna 中的另一个日期时间替换缺失值：

df = pd.DataFrame({'date':[20210513.0,44351.0]})

d1 = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d', errors='coerce')
d2 = pd.to_datetime(df['date'], unit='D', origin='1899-12-30', errors='coerce')

df['date'] = d1.fillna(d2).dt.strftime("%d/%m/%Y") 
print (df)
         date
0  13/05/2021
1  04/06/2021

【讨论】：