熊猫：一列中的多种日期格式

Question

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12/31/1912/30/1912/29/19即使是 Excel 也不会将 mmm dd 格式识别为日期格式。我可以使用 str.replace 将 mmm 更改为完整拼写的月份：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？

Answer 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']) 

Answer 2

如果它在数据框中使用这个：

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")

Answer 3

找到解决方案（需要使用apply）：

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