使用 raise ValueError python 允许两种日期时间格式

Question

我有两个具有两种不同格式的 csv 文件，它们是 '%m/%d/%Y %H:%M:%S' 和 '%d/%m/%Y %H:%M:%S'。因此，我会得到这样的 ValueError :

ValueError: time data '14/12/2020 17:43:15' does not match format '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

来自 file1.csv 的示例数据，其中月份在中间：

timestamp             
15/12/2020 11:01:54
15/12/2020 11:02:54
15/12/2020 13:33:24

虽然file2.csv，月份在前：

timestamp            
12/15/2020 11:01:54
12/15/2020 11:02:54
12/15/2020 13:33:24

该列以字符串形式出现，然后我需要进行转换以仅提取出 date。这是代码：

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val, format='%m/%d/%Y %H:%M:%S').date() for val in responses_df['timestamp']]

我的计划是将 format= 重定向到一个将克服 ValueError 的函数并将格式从 '%m/%d/%Y %H:%M:%S' 更改为 '%d/%m/%Y %H:%M:%S'。

像这样..:[=25=]

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val, format=get_format()).date() for val in responses_df['timestamp']]


def get_format():
     if ValueError is raised, use '%d/%m/%Y %H:%M:%S'
     else, use '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

Answer 1

试试

s1 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%m/%d/%Y %H:%M:%S', errors='coerce')
s2 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S', errors='coerce')

然后

df['new']=s1.fillna(s2)

Answer 2

假设在加入单个 df 之前，两个文件作为两个不同的数据帧读入——对于第一个文件，传递 dayfirst=True。对于第二个文件，不要。然后，使用 dt.strftime():

将两者转换为所需格式

df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'], dayfirst=True).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df2['timestamp'] = pd.to_datetime(df2['timestamp']).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df1, df2
Out[1]: 
(             timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24,
              timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24)

使用 raise ValueError python 允许两种日期时间格式

Allow two datetime format using raise ValueError python

python

pandas

dataframe

datetime

valueerror