python - 在 pandas 中使用 mm-dd-YY 到 YY-mm-dd 格式处理日期

Question

我正在尝试对 pandas 处理日期和格式的功能进行简单的测试。为此，我创建了一个具有如下值的数据框。 :

df = pd.DataFrame({'date1' : ['10-11-11','12-11-12','10-10-10','12-11-11',
                      '12-12-12','11-12-11','11-11-11']})

这里我假设这些值是日期。我使用 pandas 的 to_datetime 函数将其转换为正确的格式。

df['format_date1'] = pd.to_datetime(df['date1'])
print(df)

Out[3]:
      date1 format_date1
0  10-11-11   2011-10-11
1  12-11-12   2012-12-11
2  10-10-10   2010-10-10
3  12-11-11   2011-12-11
4  12-12-12   2012-12-12
5  11-12-11   2011-11-12
6  11-11-11   2011-11-11

在这里，Pandas 将数据帧的日期读取为“MM/DD/YY”，并将其转换为 native 格式(即 YYYY/MM/DD)。我想检查 Pandas 是否可以接受我的输入，表明日期格式实际上是“YY/MM/DD”，然后让它转换为其 native 格式。这将更改行号:5 的值。为此，我运行了以下代码。但这给了我一个错误。

df3['format_date2'] = pd.to_datetime(df3['date1'], format='%Y/%m/%d')

ValueError: time data '10-10-10' does not match format '%Y/%m/%d' (match)

我见过类似的解决方案 here 。但我希望得到一个简单明了的答案。

Answer 1

格式说明符中的

%Y 采用 4 位数年份(即 2016)。 %y 采用 2 位数年份(即 16，表示 2016 年)。将 %Y 更改为 %y 它应该可以工作。

格式说明符中的破折号也不存在。您需要将格式更改为 %y-%m-%d