将一列日期从序数转换为标准日期格式 - pandas答案

【问题标题】：Convert a column of dates from ordinal numbers to the standard date format - pandas将一列日期从序数转换为标准日期格式 - pandas
【发布时间】：2019-03-18 14:57:48
【问题描述】：

我必须将一列日期从整数/日期格式转换为日期格式 d-m-Y。示例：

import pandas as pd
col1 = [737346, 737346, 737346, 737346, 737059, 737346]
col2 = ['cod1', 'cod2', 'cod3', 'cod4', 'cod1', 'cod2']
dict = {'V1' : col1, 'V2' : col2}   
df = pd.DataFrame.from_dict(dict)

df

       V1    V2
0  737346  cod1
1  737346  cod2
2  737346  cod3
3  737346  cod4
4  737059  cod1
5  737346  cod2

预期：

df
           V1    V2
0  14-10-2019  cod1
1  14-10-2019  cod2
2  14-10-2019  cod3
3  14-10-2019  cod4
4  31-12-2018  cod1
5  14-10-2019  cod2

【问题讨论】：

标签： python pandas date integer calculated-columns

【解决方案1】：

datetime fromordinal 应该会有所帮助。

import datetime as dt

col1 = [737346, 737346, 737346, 737346, 737059, 737346]
col2 = ['cod1', 'cod2', 'cod3', 'cod4', 'cod1', 'cod2']
dd = {'V1' : col1, 'V2' : col2}   
df = pd.DataFrame.from_dict(dd)

df['V1'] = df['V1'].apply(dt.datetime.fromordinal)

【讨论】：

更好的是df['V1'] = df['V1'].apply(dt.datetime.fromordinal).dt.strftime('%d-%m-%Y') 以获得所需的日期时间格式
@yatu date.fromordinal 将int 作为输入

【解决方案2】：

就pandasTimestamp.fromordinal

df.V1.map(pd.Timestamp.fromordinal)
Out[511]: 
0   2019-10-14
1   2019-10-14
2   2019-10-14
3   2019-10-14
4   2018-12-31
5   2019-10-14
Name: V1, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以为此使用date.fromordinal。

from datetime import datetime as dt

df['V1'] = df.V1.apply(lambda x: dt.fromordinal(x)).dt.strftime('%d-%m-%Y')

print(df)
           V1    V2
0  14-10-2019  cod1
1  14-10-2019  cod2
2  14-10-2019  cod3
3  14-10-2019  cod4
4  31-12-2018  cod1
5  14-10-2019  cod2

【讨论】：