python - SAS date9 格式到 python 日期时间

Question

我有一个 CSV 格式的 SAS 的 [date9.][1] 输出。但是 dateutil.parser.parse 不识别它，pandas.to_datetime 也不识别(也是一个问题，to_datetime 使用 dateutil .parser?).

他们扔:

  File "C:\redacted\dateutil\parser.py", line 559, in parse
    raise ValueError("Unknown string format")

ValueError: Unknown string format

格式如下:

0         12FEB1993
1         12FEB1993
...
16        16NOV1972
17        01SEP2001
18        06JUL2000
19        01FEB2014

第二列中包含所有重要内容。有没有图书馆可以解决这个问题，还是我必须自己动手？如果是后者，怎么办？

Answer 1

您可以将 format 参数传递给 pandas.to_datetime() 吗？类似于:pandas.to_datetime(date_column, format='%d%b%Y')

如果您可以获取字符串形式的日期，那么任何采用 strptime 格式的日期解析函数都应该使用 %d%b%Y 模式:

>>> datetime.datetime.strptime('12FEB1993', '%d%b%Y')
datetime.datetime(1993, 2, 12, 0, 0)

编辑:

它看起来像 pandas.to_datetime() 导致 pandas.Timestamp 对象，这是由于 resolution limits限制在 ~584 年，或最大 2262 年。

因为您有超出该范围的日期字符串，您可以将列作为字符串读取，然后调用 apply 将值转换为 date 对象:

import datetime
my_df['date'] = my_df['date_text'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, '%d%b%Y').date())