我目前有一个通过抓取Google新闻标题创建的数据框。我的专栏之一是“时间”，它是指文章发表的时间。
不幸的是，对于最近的文章，google新闻使用的是“相对”日期，例如6小时前或1天前，而不是2017年11月1日。
我确实想将这些相对日期转换为与其他条目一致（例如，他们也说2017年11月12日），但是我什至不知道从哪里开始。
我的想法是可能要创建一个代表今天日期的变量，然后在数据框中进行某种搜索以查找与我的格式不匹配的内容，然后将这些相对时间与当前日期相减。我还必须对“小时前”的东西进行过滤，使它们等于当前日期。
我并不是真的想要一个解决方案，而是想要阅读的一般概念来尝试解决这个问题。我应该尝试使用numpy吗？
一些行的示例：
Publication Time Headline
0 The San Diego Union-Tribune 6 hours ago I am not opposed to new therapeutic modalities...
1 Devon Live 13 hours ago If you're looking for a bargain this Christmas...
15 ABS-CBN News 1 day ago Now, Thirdy has a chance to do something that ...
26 New York Times Nov 2, 2017 Shepherds lead their sheep through the centre ...
您的方法应该可行。使用熊猫Timedelta从当前日期中减去相对日期。
例如，给定您的样本数据为：
Publication;Time;Headline
The San Diego Union-Tribune;6 hours ago;I am not opposed to new therapeutic modalities
Devon Live;13 hours ago;If you're looking for a bargain this Christmas
ABS-CBN News;1 day ago;Now, Thirdy has a chance to do something that
New York Times;Nov 2, 2017;Shepherds lead their sheep through the centre
从剪贴板中读取数据（尽管您可以轻松地用read_csv()或其他文件格式替换数据）：
import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_clipboard(sep=";")
对于已经采用日期格式的日期，Pandas非常聪明，可以使用to_datetime()以下命令进行转换：
absolute_date = pd.to_datetime(df.Time, errors="coerce")
absolute_date
0 NaT
1 NaT
2 NaT
3 2017-11-02
Name: Time, dtype: datetime64[ns]
对于相对日期，一旦我们删除“ ago”部分，它们的格式基本上就可以正确转换为pd.Timedelta：
relative_date = (datetime.today() -
df.Time.str.extract("(.*) ago", expand=False).apply(pd.Timedelta))
relative_date
0 2017-11-11 17:05:54.143548
1 2017-11-11 10:05:54.143548
2 2017-11-10 23:05:54.143548
3 NaT
Name: Time, dtype: datetime64[ns]
现在，NaN从绝对和相对的每个集合中填充各自的值（combine_first()通过Jezrael的答案更新为use ）：
date = relative_date.combine_first(absolute_date)
relative_date
0 2017-11-11 17:06:29.658925
1 2017-11-11 10:06:29.658925
2 2017-11-10 23:06:29.658925
3 2017-11-02 00:00:00.000000
Name: Time, dtype: datetime64[ns]
最后，仅从datetime中取出日期：
date.dt.date
0 2017-11-11
1 2017-11-11
2 2017-11-10
3 2017-11-02
Name: Time, dtype: object
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