重命名 python DataFrame 的列值的子字符串

Question

我的问题：我有一个日期时间列，格式如

'27SEP18:05:02:11'

尝试转换日期时间值时，我开始喜欢

df['dtimes'] = pd.to_datetime(df['dtimes'],format = '%d%b%Y:%H:%M:%S')

和运行转化为 'SEP' 不是 'Sep' 形式的问题。我当然不想循环这些列。

有什么速度代码建议吗！？

Answer 1

使用 %y 格式 YY 匹配年份，%Y 用于 YYYY 格式：

#YY format of year - %y
df = pd.DataFrame({'dtimes':['27SEP18:05:02:11','27JAN18:05:02:11']})

df['dtimes'] = pd.to_datetime(df['dtimes'],format = '%d%b%y:%H:%M:%S') 
print (df)
               dtimes
0 2018-09-27 05:02:11
1 2018-01-27 05:02:11

#YYYY format of year - %Y
df = pd.DataFrame({'dtimes':['27SEP2018:05:02:11','27JAN2018:05:02:11']})

df['dtimes'] = pd.to_datetime(df['dtimes'],format = '%d%b%Y:%H:%M:%S') 
print (df)
               dtimes
0 2018-09-27 05:02:11
1 2018-01-27 05:02:11

重命名 python DataFrame 的列值的子字符串

Rename substring of column values of a python DataFrame

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