将Dataset中的列类型转换为python中具有特定格式的日期时间类型时出错

Posted 2023-03-11

【中文标题】将Dataset中的列类型转换为python中具有特定格式的日期时间类型时出错

【英文标题】：Error in converting a column type in Dataset into datetime type with specific format in python

【发布时间】：2019-06-16 07:59:49

【问题描述】：

我有一个数据集，我想更改名为“上次更新”的列的格式。

 DB['Last Updated'].head()

 0     January 7, 2018
 1    January 15, 2018
 2      August 1, 2018
 3        June 8, 2018
 4       June 20, 2018
Name: Last Updated, dtype: object

我想制作像 2018 年 7 月 1 日这样的格式，所以我在 python 中编写了以下内容。

 DB['Last Updated'] = pd.to_datetime(DB['Last Updated'],format= '%d/%m/%Y')

但是出现了这个错误：

 TypeError                                 Traceback (most recent call last) ~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/tools/datetimes.py in _convert_listlike(arg, box, format, name, tz)
 302             try:
 --> 303                 values, tz = tslib.datetime_to_datetime64(arg)
304                 return DatetimeIndex._simple_new(values, name=name, tz=tz)

pandas/_libs/tslib.pyx in pandas._libs.tslib.datetime_to_datetime64()

TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>

 During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
 <ipython-input-62-1dd2ca5f727a> in <module>()
 ----> 1 DB['Last Updated'] = pd.to_datetime(DB['Last Updated'],format= '%d/%m/%Y')

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/tools/datetimes.py in to_datetime(arg, errors, dayfirst, yearfirst, utc, box, format, exact, unit, infer_datetime_format, origin)
371     elif isinstance(arg, ABCSeries):
372         from pandas import Series
--> 373         values = _convert_listlike(arg._values, True, format)
374         result = Series(values, index=arg.index, name=arg.name)
375     elif isinstance(arg, (ABCDataFrame, MutableMapping)):

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/tools/datetimes.py in _convert_listlike(arg, box, format, name, tz)
304                 return DatetimeIndex._simple_new(values, name=name, tz=tz)
305             except (ValueError, TypeError):
--> 306                 raise e
307 
308     if arg is None:

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/tools/datetimes.py in _convert_listlike(arg, box, format, name, tz)
271                     try:
272                         result = array_strptime(arg, format, exact=exact,
--> 273                                                 errors=errors)
274                     except tslib.OutOfBoundsDatetime:
275                         if errors == 'raise':

pandas/_libs/tslibs/strptime.pyx in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime()

 ValueError: time data 'January 7, 2018' does not match format '%d/%m/%Y' (match)

我该如何处理这个错误？

【参考方案1】：

pd.to_datetime(...) 中的 format 参数用于指定要转换的字符串的格式（而不是指定输出格式）。为了将您的日期字符串转换为日期时间对象，然后转换为特定的输出格式，您可以执行以下操作：

import pandas as pd

data = ['Last Updated': 'January 7, 2018', 'Last Updated': 'January 15, 2018']
df = pd.DataFrame(data)

df['Last Updated'] = pd.to_datetime(df['Last Updated'])
df['Last Updated'] = df['Last Updated'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

print(df)
# OUTPUT
#   Last Updated
# 0   07/01/2018
# 1   15/01/2018 

【讨论】：

data_google['Last Updated']= pd.to_datetime(data_google['Last Updated']) ---> data_google['Last Updated']= data_google['Last Updated'].dt。 striftime('%d/%m/%Y') --> ValueError: day is out of range for month - -> 和 make ..--> data_google['Last Updated']= pd.to_datetime(data_google[ '最后更新'],dayfirst = True) --> data_google['最后更新']= data_google['最后更新'].dt.striftime('%d/%m/%Y') ,,--> i收到此错误 ValueError: month must be in 1..12

听起来您的列中可能有一些pd.to_datetime() 无法处理的日期字符串。如果您可以在您的专栏中分享其他一些不同日期字符串的示例，我们或许可以提供帮助。

我发现这个字段 2.3.16 >.. 有影响吗？？

@AFB - 如果“上次更新”列值之一是“2.3.16”，那么 pd.to_datetime 应该可以处理得很好。但是，如果您的意思是“上次更新”列值之一是“2.3.16 >”，那么pd.to_datetime 将引发 ValueError。如果您的“上次更新”列值不是所有普通日期字符串（例如您在问题中发布的那些），那么您将需要编写自定义方法来重新格式化它们，而不是使用 pd.to_datetime 和 datetime.strftime 在此答案中概述的方式。

好的。我会尽力做到这一点..谢谢