Pandas：从非常规时间戳中提取日期 -- YYYY/MM/DD:HH:MM:SS AM答案

【问题标题】：Pandas: Extract date from unconventional timestamp -- YYY/MM/DD:HH:MM:SS AMPandas：从非常规时间戳中提取日期 -- YYYY/MM/DD:HH:MM:SS AM
【发布时间】：2020-06-01 20:11:34
【问题描述】：

我有以下格式的数据：

d = {'Name': ['bob', 'george'], 'date1': ['2014/05/12:12:00:00 AM', '2014/05/15:12:00:00 AM'], 'date2': ['2014/08/31:11:59:59 PM', '2014/08/12:11:59:59 PM']}
df = pd.DataFrame(data=d)

   Name                   date1                   date2
0     bob  2014/05/12:12:00:00 AM  2014/08/31:11:59:59 PM
1  george  2014/05/15:12:00:00 AM  2014/08/12:11:59:59 PM

如何操作两个日期列以获得以下格式？

预期输出：

     Name       date1       date2
0     bob  2014-05-12  2014-08-31
1  george  2014-05-15  2014-08-12

【问题讨论】：

你想要日期作为时间戳还是只是字符串？

标签： python pandas dataframe timestamp

【解决方案1】：

将pd.to_datetime 与format 一起使用：

In [1177]: df.date1 = pd.to_datetime(df.date1, format='%Y/%m/%d:%I:%M:%S %p').dt.date     
In [1178]: df.date2 = pd.to_datetime(df.date2, format='%Y/%m/%d:%I:%M:%S %p').dt.date  

In [1179]: df    
Out[1179]: 
     Name       date1       date2
0     bob  2014-05-12  2014-08-31
1  george  2014-05-15  2014-08-12

【讨论】：

它会起作用，因为您只对日期部分感兴趣。但是，该列采用 12 小时格式，而不是 24 小时格式。

【解决方案2】：

将pandas.to_datetime 与format 参数一起使用：

df['date1'] = pandas.to_datetime(df['date1'], format='%Y/%m/%d:%H:%M:%S %p')

熊猫文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html

格式化文档：https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以这样做：

dates = ['date1','date2']
df[dates] = df[dates].apply(lambda x:pd.to_datetime(x).dt.normalize())

输出：

     Name      date1      date2
0     bob 2014-05-12 2014-08-31
1  george 2014-05-15 2014-08-12

【讨论】：

【解决方案4】：

试试这个：

d = {'Name': ['bob', 'george'], 'date1': ['2014/05/12:12:00:00 AM', '2014/05/15:12:00:00 AM'], 'date2': ['2014/08/31:11:59:59 PM', '2014/08/12:11:59:59 PM']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['date1'] = pd.to_datetime(df['date1'], format='%Y/%m/%d:%H:%M:%S %p').dt.date
df['date2'] = pd.to_datetime(df['date2'], format='%Y/%m/%d:%H:%M:%S %p').dt.date
print(df)

     Name       date1       date2
0     bob  2014-05-12  2014-08-31
1  george  2014-05-15  2014-08-12

【讨论】：

【解决方案5】：

给你：

import pandas as pd
from datetime import datetime

d = {'Name': ['bob', 'george'], 'date1': ['2014/05/12:12:00:00 AM', '2014/05/15:12:00:00 AM'], 'date2': ['2014/08/31:11:59:59 PM', '2014/08/12:11:59:59 AM']}
df = pd.DataFrame(data=d)
date_extractor = lambda dts : datetime.strptime(dts, '%Y/%m/%d:%I:%M:%S %p').date()
df['date1'] = df['date1'].apply(date_extractor)
df['date2'] = df['date2'].apply(date_extractor)
print(df)

输出：

     Name       date1       date2
0     bob  2014-05-12  2014-08-31
1  george  2014-05-15  2014-08-12

【讨论】：