大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了我可以解析不同格式的日期吗?,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
您可以使用to_datetiR_671_11845@e
:
第一种格式(YYYY-MM-DD
):
print (df)
dates
0 13/11/2016
1 21/01/2017
2 22/01/2017
3 2017-02-02
4 2016-12-11
5 13/11/2016
6 2016-12-12
7 21/01/2017
8 22/01/2017
9 2017-02-02
9 2017-02-25 <- YYYY-MM-DD
dates = pd.to_datetiR_671_11845@e(df.dates)
print (dates)
0 2016-11-13
1 2017-01-21
2 2017-01-22
3 2017-02-02
4 2016-12-11
5 2016-11-13
6 2016-12-12
7 2017-01-21
8 2017-01-22
9 2017-02-02
9 2017-02-25
name: dates, dtype: datetiR_671_11845@e64[ns]
第二种格式(YYYY-DD-MM
)
这有点问题-需要参数format
以及errors='coerce'
into_datetiR_671_11845@e
,lastcombine_first
或fillna
:
print (df)
dates
0 13/11/2016
1 21/01/2017
2 22/01/2017
3 2017-02-02
4 2016-12-11
5 13/11/2016
6 2016-12-12
7 21/01/2017
8 22/01/2017
9 2017-02-02
9 2017-25-02 <- YYYY-DD-MM
dates1 = pd.to_datetiR_671_11845@e(df.dates, format='%d/%m/%Y', errors='coerce')
dates2 = pd.to_datetiR_671_11845@e(df.dates, format='%Y-%d-%m', errors='coerce')
dates = dates1.combine_first(dates2)
#dates = dates1.fillna(dates2)
print (dates)
0 2016-11-13
1 2017-01-21
2 2017-01-22
3 2017-02-02
4 2016-11-12
5 2016-11-13
6 2016-12-12
7 2017-01-21
8 2017-01-22
9 2017-02-02
9 2017-02-25
name: dates, dtype: datetiR_671_11845@e64[ns]
以上是大佬教程为你收集整理的我可以解析不同格式的日期吗?全部内容,希望文章能够帮你解决我可以解析不同格式的日期吗?所遇到的程序开发问题。
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