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我有一个数据框,其中有些生日的日期与 Excel 序列日期混合在一起,如下所示:
09/01/2020 12:00:00 AM
05/15/1985 12:00:00 AM
06/07/2013 12:00:00 AM
33233
26299
29428
我尝试了来自
this answer 的解决方案, 并且所有 Excel 串行格式的日期都将被清除,同时保留那些处于正常日期格式的日期。
import pandas as pd
import xlrd
import numpy as np
from numpy import *
from numpy.core import *
import os
import datetime
from datetime import datetime, timedelta
import glob
def from_excel_ordinal(ordinal, _epoch0=datetime(1899, 12, 31)):
if ordinal >= 60:
ordinal -= 1 # Excel leap year bug, 1900 is not a leap year!
return (_epoch0 + timedelta(days=ordinal)).replace(microsecond=0)
path = 'C:\\Input'
os.chdir(path)
filelist = glob.glob('*BLAH*.xlsx')
filename = os.fsdecode(filelist[0])
df = pd.read_excel(filename, sheet_name = 'Blah Blah')
m = df['Birthday'].astype(str).str.isdigit()
df.loc[m, 'Birthday'] = df.loc[m, 'Birthday'].astype(int).apply(from_excel_ordinal)
df['Birthday'] = pd.to_datetime(df['Birthday'], errors = 'coerce')
我不确定我哪里出错了,因为代码不应该像现在这样将生日消隐。
最佳答案
dates
列作为 str
如果还没有。 /
/
import pandas as pd
from datetime import datetime
# load data
df = pd.DataFrame({'dates': ['09/01/2020', '05/15/1985', '06/07/2013', '33233', '26299', '29428']})
# display(df)
dates
0 09/01/2020
1 05/15/1985
2 06/07/2013
3 33233
4 26299
5 29428
# set the column type as a str if it isn't already
df.dates = df.dates.astype('str')
# create a date mask based on the string containing a /
date_mask = df.dates.str.contains('/')
# split the dates out for excel
df_excel = df[~date_mask].copy()
# split the regular dates out
df_reg = df[date_mask].copy()
# convert reg dates to datetime
df_reg.dates = pd.to_datetime(df_reg.dates)
# convert excel dates to datetime; the column needs to be cast as ints
df_excel.dates = pd.TimedeltaIndex(df_excel.dates.astype(int), unit='d') + datetime(1900, 1, 1)
# combine the dataframes
df = pd.concat([df_reg, df_excel])
显示(df)
dates
0 2020-09-01
1 1985-05-15
2 2013-06-07
3 1990-12-28
4 1972-01-03
5 1980-07-28
关于python - 如何将带有 Excel Serial Dates 和常规日期的列转换为 Pandas 日期时间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/63963635/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!