如何根据 Python Pandas 中的重要情况将数字转换为出生日期？

koler 发表于 Dev

霍乱

我在 Python Pandas 中有数据框，如下所示：

number
----------
54062903812
96120309725
00021201044
00346

我需要创建新列，我需要将每个值的前 6 个元素从“数字”列转换为生日日期：例如：

值 1 和 2 表示出生年份
出生 3 个月和 4 个月的值
值 5 和 6 天出生
- 54062903812 = 1954-06-29
- 96120309725 = 1996-12-03
- 00021201044 = 2000-02-12

目前我使用下面的函数来做到这一点，但是这个函数有一个很大的问题，因为它返回 54062903812 是 2054-06-29 但它当然应该是 1954-06-29，当然这是不可能的。我的代码：

df["birthday"] = pd.to_datetime(df["number"].str[:6], format='%y%m%d', errors='coerce')

如何修改我的代码以便能够识别：

如果它从 <0 开始，则为 1900
如果从 >=0 开始，则为 2000

** 请注意，我只需要转换具有 11 个元素的“数字”列中的这些值！

耐多药

如果您可以从您的数据中假设任何 00 到 21 是 2000 到 2021，您可以尝试下面的代码。这是一个想法。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Col1': {0: 54062903812, 1: 96120309725, 2: 21201044}})

def addYear(x):
    years = ['00' , '01' , '02' , '03' , '04' , '05' , '06' , '07' , '08' , '09' , '10' , '11' , '12' , '13' , '14' , '15' , '16' , '17' , '18' , '19' , '20' , '21' , '22']
    x = str(x)
    if x[:2] in years:
        x = '20' + x
    else:
        x = '19' + x
    x = pd.to_datetime(x[:7], format='%Y%m%d')
    return x

df['Date1'] = df.apply(lambda x: addYear(x['number']), axis=1)

print(df)


   number         Date1
0  54062903812  1954-06-02
1  96120309725  1996-01-20
2  21201044     2021-02-01

更新：

如果 len(x) < 11，则来自评论：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Col1': {0: 54062903812, 1: 96120309725, 2: 21201044, 3: 1234}})

def addYear(x):
    years = ['00' , '01' , '02' , '03' , '04' , '05' , '06' , '07' , '08' , '09' , '10' , '11' , '12' , '13' , '14' , '15' , '16' , '17' , '18' , '19' , '20' , '21' , '22']
    x = str(x)
    if len(x) < 11:
        return 0
    else:
        if x[:2] in years:
            x = '20' + x
        else:
            x = '19' + x
        x = pd.to_datetime(x[:7], format='%Y%m%d')
        return x

df['Date1'] = df.apply(lambda x: addYear(x['Col1']), axis=1)

print(df)


          Col1                Date1
0  54062903812  1954-06-02 00:00:00
1  96120309725  1996-01-20 00:00:00
2     21201044                    0
3         1234                    0

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