使用 pd.apply() 将列中的每个元素转换为列表，获取第一个元素，并将其转换为日期时间

Question

我有一个只有一行的数据框（将来会更多，但我只是以此为例）。我正在尝试获取“SETTLEMENT_DATE”列。

print(previous["SETTLEMENT_DATE"])

0 2021-06-22 00:00:00.0

Name: SETTLEMENT_DATE, dtype: object.

为了获取日期，我做了 list(previous["SETTLEMENT_DATE"])[0]，结果是： '2021-06-22 00:00:00.0'。现在，我使用以下方法将其转换为日期格式：

def create_datetime_object(pd_object):

date_time_str = list(pd_object)[0]
return datetime.strptime(date_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")

此代码：create_datetime_object(previous["SETTLEMENT_DATE"])

产量：datetime.datetime(2021, 6, 22, 0, 0)

以后我会有多行数据，所以想用pd.apply()把这个函数应用到整列。但是当我这样做时，我得到：

previous["SETTLEMENT_DATE"] = previous["SETTLEMENT_DATE"].apply(create_datetime_object)

ValueError: time data '2' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f

有谁知道我为什么会收到这个错误以及如何解决？

Answer 1

这应该有效：

previous["SETTLEMENT_DATE"] = previous.apply(lambda r : create_datetime_object(r.SETTLEMENT_DATE) , axis=1)

Using pd.apply() to turn each element in a column to a list, grab the 1st element, and turn it into datetime