我想把日期从dd/mm/yyyy改成MMM dd/yy。ie 15/04/2021到APR 15/21 我的Date列格式为object 我正在做这个:df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%MMM %DD/%YY') 但我得到了ValueError: time data '15/04/2021' does not match format '%MMM %dd/%yy' (match) 任何帮助都将不胜感激。
我正在尝试将我的列转换为datetime,但pandas给我的列显示了以下错误: ValueError: time data 'Order Date' does not match format '%m/%d/%Y %H:%M' (match) 这是我正在尝试运行的函数: df['Order Date'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%m/%d/%Y %H:%M') 这是Order Date列的快照: Order Date
4/19/2019 8:46 你
我有一个列调用" date“,它是一个对象,它有非常不同的日期格式,如dd.m.yy、dd.mm.yyyy、dd/mm/yyyy、dd/mm、m/d/yyyy等,如下所示。显然,只使用df‘’date‘=pd.to_datetime(df’‘date’)将无法工作。我想知道像这样混乱的日期值,是否存在将日期标准化并将其隐藏为一种格式的问题?
date
17.2.22 # means Feb 17 2022
23.02.22 # means Feb 23 2022
17/02/2022 # means Feb 17 2022
18.2.22 # means Feb 18 2022
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我有一个数据帧,其中有一列指示月份和年份的字符串(MM-YY),但我需要它像YYYY,MM,DD一样,例如2015,10,01
for i in df['End Date (MM-YY)']:
print i
Mar-16
Nov-16
Jan-16
Jan-16
print type(i)
<type 'str'>
<type 'str'>
<type 'str'>
<type 'str'
我想读取csv,日期在列中,但日期在列中的格式不同。
具体地说,有些日期是"dd/mm/yyyy“格式,有些是"4####”格式(excel 1900日期系统,序列号表示自1900/1/1以来经过的天数)。
有没有办法使用read_csv或pandas.to_datetime将列转换为datetime?
我尝试过使用不带参数的pandas.to_datetime,但无济于事。
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
返回
ValueError: year 42613 is out of range
假设它可
我正在尝试使用来自read_csv的dataframe将所有日期列动态转换为YYYY-MM-DD格式。下面是列。
empno ename sal deptno period_from hiredate report_date end_date
使用re,搜索具有"period或date“字符的列,然后转换为YYYY-MM-DD格式,但问题是一些列没有"period或date”,这实际上是日期列(例如"from“col)。
df_columns = [col for col in df.columns if re.search("period|da
有没有什么好方法可以验证dataframe列中的所有项都具有有效的日期格式?
我的日期格式是11-Aug-2010。
我看到了这个通用的答案,其中:
try:
datetime.datetime.strptime(date_text, '%Y-%m-%d')
except ValueError:
raise ValueError("Incorrect data format, should be YYYY-MM-DD")
来源:
但我认为这在我的情况下不是很好(高效)。
我假设我必须首先将字符串修改为pandas dates,如下所述:
我是Py