将 pandas 中的对象格式“2014-09-15T11:10:34Z”转换为字符串或日期时间对象

【问题标题】：convert object format '2014-09-15T11:10:34Z' in pandas to string or Date-time object将 pandas 中的对象格式“2014-09-15T11:10:34Z”转换为字符串或日期时间对象
【发布时间】：2019-04-04 18:30:05
【问题描述】：

我有一个像这样的 DataFrame，

funded_date 列类型是Object。

我想创建一个新的数字列，例如“2014-09-15T11:10:34Z”到“2014”

如何实现？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

这是对我有用的答案。

df['year'] = pd.to_datetime(df['funded_date']).dt.year
data_categoricals['year'] = df['year']

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试使用字符串切片：

df['year'] = df['funded_date'].str[0:4].astype(int)

如果您的数据中有空值，请尝试：

df['year'] = pd.to_numeric(df['date'].str[0:4], errors='coerce')

【讨论】：

它引发了这个错误：ValueError: cannot convert float NaN to integer
@Elasri 试试第二条语句

【解决方案3】：

确保funded_date 是datetime：

df['funded_date'] = pd.to_datetime(df['funded_date'])

现在使用.year 访问器：

df['funded_year'] = df['funded_date'].year

【讨论】：

编辑第二行后它应该df['funded_year'] = df['funded_date'].year