python - Pandas - 在同一列中格式化不同格式的日期列

Question

我正在尝试将时间戳列转换为以下格式:

预期输出:2019-05-20 13:25:00

下面是我的数据框:

item, date
item_1, 2019-05-19 22:47:51.722615
item_2, 22/05/19 9:43

我尝试执行以下操作:

pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S').dt.strftime(
    '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

我不断收到错误ValueError:时间数据 22/05/19 9:43 与指定的格式不匹配

Answer 1

如果可能，请删除参数格式:

df['date1'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

如果需要指定所有格式，请为 NaN 添加参数 errors='coerce' 来表示不匹配的值，然后使用 Series.round最终日期时间:

d1 = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce')
d2 = pd.to_datetime(df['date'], format='%d/%m/%y %H:%M', errors='coerce')

df['date2'] = d1.combine_first(d2).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print (df)
     item                        date                date1  \
0  item_1  2019-05-19 22:47:51.722615  2019-05-19 22:47:51   
1  item_2               22/05/19 9:43  2019-05-22 09:43:00   

                 date2  
0  2019-05-19 22:47:51  
1  2019-05-22 09:43:00