熊猫到日期时间与德国日期格式？答案

【问题标题】：Pandas to datetime with German date format?熊猫到日期时间与德国日期格式？
【发布时间】：2020-02-21 19:36:48
【问题描述】：

我有一个包含以下日期的数据框：

'Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019'

我正在尝试使用将列转换为日期时间

pd.to_datetime(df.month, format='%b%Y', errors='ignore')

不幸的是，to_datetime 重新调整对象而不是日期时间。我相信这是因为日期的德语拼写（例如“Mär 2019”而不是“Mar 2019”或“Dez 2019”而不是“Dec 2019”）。

对于这个问题有什么好的通用解决方案？

【问题讨论】：

看看这个：stackoverflow.com/questions/1299377/…

标签： python-3.x pandas datetime multilingual

【解决方案1】：

如果您安装了德语“语言环境”（它依赖于操作系统并且是单独问题的主题），这是一种简单而干净的方法：

import pandas as pd
import locale

a = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 
     'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019']

df = pd.DataFrame({'month':a})

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'de_DE')
df['month'] = pd.to_datetime(df['month'], format='%b %Y')

输出：

        month
0  2019-01-01
1  2019-02-01
2  2019-03-01
3  2019-04-01
4  2019-05-01
5  2019-06-01
6  2019-07-01
7  2019-08-01
8  2019-09-01
9  2019-10-01
10 2019-11-01
11 2019-12-01

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为一种可能的解决方案是在转换为日期时间之前使用Series.replace：

a = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 
     'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019']

df = pd.DataFrame({'month':a})

d = {'Mär':'Mar', 'Mai':'May','Okt':'Oct','Dez':'Dec'}
df['month']=pd.to_datetime(df['month'].replace(d, regex=True), format='%b %Y', errors='coerce')
print (df)
        month
0  2019-01-01
1  2019-02-01
2  2019-03-01
3  2019-04-01
4  2019-05-01
5  2019-06-01
6  2019-07-01
7  2019-08-01
8  2019-09-01
9  2019-10-01
10 2019-11-01
11 2019-12-01

【讨论】：