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python - 如何将日期格式的数据列转换为 pandas

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 22:18:38 25 4
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我正在尝试使用“fechas”列中的日期对 pandas 进行分析,有人可以解释如何为该列提供日期格式。

                                               LEY         Unnamed: 3  \
0 Por medio de la cual se regula el uso del Desf... Salud
1 Por medio de la cual se adopta la estrategia S... Salud
2 Por medio de la cual se incentiva la adecuada ... Salud
3 Por la cual se decreta el presupuesto de renta... Salud
4 Por medio de la cual se modifican la Ley 73 d... Salud
5 Por medio de la cual se prohíben los procedimi... Salud


FECHA
0 3 de agosto, 2017
1 1 de febrero, 2017
2 1 de febrero, 2017
3 8 de febrero, 2017
4 1 de febrero, 2017
5 1 de febrero, 2017

AÑO NOMBRE \
0 2017.0 Ley 1831 de 2017
1 2017.0 Ley 1823 del 4 de enero de 2017
2 2017.0 Ley 1822 del 4 de enero de 2017
3 2016.0 Ley 1815 de 2016
4 2016.0 Ley 1805 del 4 de agosto de 2016
5 2016.0 Ley 1799 del 25 de julio de2016

最佳答案

dateparser 模块能够处理多种语言,包括法语、俄语、西类牙语、荷兰语等 20 多种语言。它还可以识别时区缩写等内容。

import dateparser
dateparser.parse('3 de agosto, 2017')

# output - datetime.datetime(2017, 8, 3, 0, 0)

现在使用 dateparser 模块和 pandas.apply() 来获得你想要的 -

df['FECHA'] = df['FECHA'].apply(lambda x: dateparser.parse(x))

或者简单地 -

df['FECHA'].apply(dateparser.parse)

或者感谢@jpp -

df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['FECHA'], date_parser=dateparser.parse)

输出

0   2017-08-03
1 2017-02-01
2 2017-02-01
3 2017-02-08
4 2017-02-01
5 2017-02-01
Name: FECHA, dtype: datetime64[ns]

关于python - 如何将日期格式的数据列转换为 pandas,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50371649/

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