将编码日期系列转换为熊猫中的日期时间

Fip 发表于 Dev

菲普

如何将编码日期的 DataFrame 转换为 pandas 中的 datetime 的 DataFrame？

Starting dataFrame:

| year | month | day |
| ---- | ----- | ---
| 2022 | 'F'   |   9 |
| 2022 | 'J'   |   1 |
| 2022 | 'K'   |   5 |

code for month: 
   'F' = January, 
   'J' = April, 
   'K' = May

Desired dataFrame:

| datetime   |
| ---------- | 
| 2022-01-09 | 
| 2022-04-01 | 
| 2022-05-05 |

这样做的正确方法是什么？

此函数翻译单个代码；如何将此函数应用于 DataFrame？

def datefromcode(df):
    match month:
        case 'F': mo = 1
        case 'J': mo = 4
        case 'K': mo = 5

    return datetime.date(year, mo, day)

莫兹韦

您可以使用字典来映射月份数字并将其提供给pandas.to_datetime接受 DataFrame 作为输入的带有年/月/日列名称的输入：

codes = {'F': 1, 'J': 4, 'K': 5}
pd.to_datetime(df.assign(month=df['month'].map(codes)))

输出：

0   2022-01-09
1   2022-04-01
2   2022-05-05
dtype: datetime64[ns]

或使用字符串连接：

months = {'F': 'January', 'J': 'April', 'K': 'May'}
pd.to_datetime(df['year'].astype(str)+df['month'].map(months)+df['day'].astype(str), format='%Y%B%d')

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