Pandas：一列中有多种日期格式答案

【问题标题】：Pandas: Multiple date formats in one columnPandas：一列中有多种日期格式
【发布时间】：2020-07-20 11:32:59
【问题描述】：

我在一个 Pandas 系列（列）中有两种日期格式，需要标准化为一种格式（mmm dd & mm/dd/YY）

日期

1 月 3 日

1 月 2 日

1 月 1 日

19 年 12 月 31 日

19 年 12 月 30 日

19 年 12 月 29 日

即使 Excel 也无法将 mmm dd 格式识别为日期格式。我可以使用 str.replace 将 mmm 更改为完整的月份：

df['Date'] = df['Date'].str.replace('Jan', 'January', regex=True)

但是如何添加当前年份？然后如何将 2020 年 1 月 1 日转换为 01/01/20？

【问题讨论】：

标签： python pandas python-datetime

【解决方案1】：

你试过 parse()

from dateutil.parser import parse
import datetime

def clean_date(text):
  datetimestr = parse(text)
  text = datetime.strptime(datetimestr, '%Y%m%d')
  return text

df['Date'] = df['Date'].apply(clean_date)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

【讨论】：

我收到此错误：解析器必须是字符串或字符流，而不是系列。我需要解析整个 Pandas 系列，但实际上只有日期格式错误的行。
立即查看答案

【解决方案2】：

如果它在数据框中，请使用：

from dateutil.parser import parse
import pandas as pd

for i in range(len(df['Date'])):
    df['Date'][i] = parse(df['Date'][i])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.strftime("%d-%m-%Y")

【讨论】：

谢谢。 df['Date'] 系列是 datetime64[ns] 类型。在运行代码之前，我首先将其转换为字符串： df['Date'] = df['Date'].astype(str) 。一旦我这样做了，我得到了这个错误： :5: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame 请参阅文档中的警告：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/… df ['日期'][i] = 解析（df['日期'][i]）

【解决方案3】：

找到解决方案（需要使用apply）：

df['date'] = df['date'].apply(dateutil.parser.parse)

【讨论】：