熊猫从日期范围列中提取开始和结束日期[重复]

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【中文标题】熊猫从日期范围列中提取开始和结束日期[重复]【英文标题】:pandas extract start and end date from date range colum [duplicate] 【发布时间】:2019-07-01 11:09:19 【问题描述】:

我有一个包含日期范围的列,我只想将其分别提取到开始日期和结束日期。不确定这是否可以直接使用datetime.strptime

df_have = pd.DataFrame([[1, '01 Jan 2019-04 Jan 2019'], [2, '07 Jan 2019-11 Jan 2019']], columns=['Index', 'Range'])

Index   Range
0   1   01 Jan 2019-04 Jan 2019
1   2   07 Jan 2019-11 Jan 2019

df_want = pd.DataFrame([[1, '01 Jan 2019', '04 Jan 2019'], [2, '07 Jan 2019', '11 Jan 2019']], columns=['Index', 'Start', 'End'])

Index   Start   End
0   1   01 Jan 2019 04 Jan 2019
1   2   07 Jan 2019 11 Jan 2019

谢谢

【问题讨论】:

【参考方案1】:

使用str.split

例如:

import pandas as pd

df_have = pd.DataFrame([[1, '01 Jan 2019-04 Jan 2019'], [2, '07 Jan 2019-11 Jan 2019']], columns=['Index', 'Range'])
df_have[["start", "end"]] = df_have.pop("Range").str.split("-", expand=True)    #Thanks @ jezrael
print(df_have)

输出:

   Index        start          end
0      1  01 Jan 2019  04 Jan 2019
1      2  07 Jan 2019  11 Jan 2019

【讨论】:

我现在看到我已经从datetime 的角度考虑了 q,而使用str.split 可以很容易地解决它。谢谢你的回答【参考方案2】:
import pandas as pd
df_have['Start']=df_have['Range'].map(lambda x:x.split('-')[0])
df_have['End']=df_have['Range'].map(lambda x:x.split('-')[1])
df_have.drop('Range', axis=1)
print(df_have) 
   Index        Start          End
0      1  01 Jan 2019  04 Jan 2019
1      2  07 Jan 2019  11 Jan 2019

【讨论】:

以上是关于熊猫从日期范围列中提取开始和结束日期[重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

从日期时间范围创建熊猫数据框[重复]

熊猫:仅从日期时间列中提取日历年

如何从包含文本的熊猫数据框中的列中提取年份(或日期时间)

SQL 按键重复开始和结束日期

在熊猫中生成给定范围内的随机日期

熊猫仅分箱时间列而不是自定义范围中的日期[重复]