熊猫中日期时间值列中的混合日期和月份

taga 发表于 Dev

背后

我想以大熊猫格式设置日期，以具有年月日。我的约会是从四月到九月。我没有1月，2月等的值，但是有时我的熊猫将日读为月，将月读为日。查看索引16或84。

6    2019-08-26 15:10:00
7    2019-08-25 13:22:00
8    2019-08-24 16:06:00
9    2019-08-23 15:13:00
10   2019-08-22 14:24:00
11   2019-08-21 14:02:00
12   2019-08-16 12:31:00
13   2019-08-15 15:31:00
14   2019-08-14 14:46:00
15   2019-08-13 17:13:00
16   2019-11-08 15:54:00 
17   2019-10-08 10:07:00
68   2019-06-06 11:22:00
69   2019-05-06 15:16:00
70   2019-01-06 17:02:00
75   2019-05-21 09:01:00
76   2019-05-19 16:52:00
77   2019-05-15 15:40:00
78   2019-10-05 13:34:00
81   2019-06-05 11:55:00
82   2019-03-05 17:28:00
83   2019-02-05 18:01:00
84   2019-01-05 17:05:00
85   2019-01-05 09:57:00
86   2019-04-30 10:16:00
87   2019-04-29 17:51:00
88   2019-04-27 17:42:00

如何解决这个问题？我想要日期类型值*（年-月-日），没有时间，这样我就可以按天或按月分组。

我已经尝试过了，但是不起作用：

df['Created'] = pd.to_datetime(df['Created'], format = 'something')

对于按月分组，我尝试了以下方法：

df['Created'] = df['Created'].dt.to_period('M')

耶斯列尔

样本数据的解决方案-您可以使用两种格式创建两种可能的日期时间，其中errors='coerce'缺失值不匹配，然后用或将first （）替换为second Series（YYYY-DD-MM）中的缺失值：SeriesYYYY-MM-DDSeries.combine_firstSeries.combine_first

a = pd.to_datetime(df['Created'], format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce')
b = pd.to_datetime(df['Created'], format = '%Y-%d-%m %H:%M:%S', errors='coerce')

df['Created'] = b.combine_first(a).dt.to_period('M')
#alternative
#df['Created'] = b.fillna(a).dt.to_period('M')

print (df)
    Created
6   2019-08
7   2019-08
8   2019-08
9   2019-08
10  2019-08
11  2019-08
12  2019-08
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15  2019-08
16  2019-08
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