python - 使用 .apply(pd.Timestamp) 时如何指定日期标准。 Python 混淆 11/12/2018 的日期和月份

Question

我有两个数据帧，它们都有“日期时间”列，第一个数据帧的数据为 11/12/2018 15:34:04，第二个数据帧的数据为 2018-12-11 15:35:45.

当我运行 df['Date Time'].apply(pd.Timestamp) 时，我得到以下结果:

第一个数据帧变为 2018-12-11 15:35:45，这是正确的。但第二个数据帧变成 2018-11-12 15:34:04 这是不正确的(月份和日期的顺序错误)。

我查看了文档，但找不到指定月份/日期顺序的方法。以前有人遇到过这个吗？

Answer 1

也许更好的方法是使用 pd.to_datetime 。对于您的第二个数据框，代码将是:

pd.to_datetime(df["Date Time"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")   

证明:

准备案例:

df = pd.DataFrame({"Date Time":["2018-12-11 15:35:45"]})   
df

Date Time
0   2018-12-11 15:35:45

转换:

pd.to_datetime(df["Date Time"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
0   2018-12-11 15:35:45
Name: Date Time, dtype: datetime64[ns]

附注

如果您坚持使用apply，代码将是:

df["Date Time"].apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
0   2018-12-11 15:35:45
Name: Date Time, dtype: datetime64[ns]

但我在实践中从未见过这种情况。