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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
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FECHA
0 3 de agosto, 2017
1 1 de febrero, 2017
2 1 de febrero, 2017
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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/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!