将多种“对象”格式转换为日期时间答案

【问题标题】：Convert multiple "Object" formats to datetime将多种“对象”格式转换为日期时间
【发布时间】：2021-08-24 06:13:23
【问题描述】：

其中“Financial_Year”列有多种格式的对象。我想将它们标准化为“YYYY”格式，如下所示：

Financial_Year	"NEW"_Year
2020-21	2020
2019-20	2019
2013	2013
2009	2009

我尝试使用在此处找到的以下代码，但在我的情况下似乎不起作用：

df['format'] = 1
df.loc[df['Financial_Year'].str.contains('YYYY'), 'format'] = 2
df['Year'] = pd.to_datetime(df['Financial_Year'])

df.loc[df.format == 1, 'Year'] = pd.to_datetime(df.loc[df.format ==1, '%Y-%y'], format = 'YYYY-YY').dt.strftime('%Y-%y')
df.loc[df.format == 2, 'Year'] = pd.to_datetime(df.loc[df.format ==2, '%Y'], format = 'YYYY').dt.strftime('%Y')

这是我得到的错误“ValueError：给定的日期字符串不太可能是日期时间。”

我做了一些其他的互联网搜索，但我还没有找到解决方案。

提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas string date

【解决方案1】：

您可以使用正则表达式来获得连续出现的四个数字：

df['New_Year'] = df['Financial_Year'].str.extract('(\d{4})')

输出：

   Financial_Year   New_Year
0         2020-21       2020
1         2019-20       2019
2            2013       2013
3            2009       2009

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为解决方案应该通过- 拆分并首先选择year 来简化：

df['Year'] = df['Financial_Year'].str.split('-').str[0]

如果需要使用日期时间并仅匹配 YYYY-YY 和 YYYY 格式，请使用：

d1 = pd.to_datetime(df['Financial_Year'], format = '%Y-%y', errors='coerce')
d2 = pd.to_datetime(df['Financial_Year'], format = '%Y', errors='coerce')

df['Year'] =  d1.fillna(d2).dt.year

【讨论】：