如何更改列的日期格式并确定 Jupyter 中的年数？

Question

我一直在尝试弄清楚如何使用 Jupyter Notebook 大量更改数据的日期格式（因为数据集上有数百万个数据），因为给我的两个数据集具有不同的日期格式。尝试 google 获取有关如何更改日期格式的代码，但没有成功。例如，我想在合并到数据框后更改“Discharged”和初始数据集的日期格式，所需的输出看起来像这样

数据集（使用 Dataframe 合并）

ID	Age	Date Seen	Date Discharged
001	21	2019-10-22	02-02-2022 08:00:00PM
002	18	2013-05-24	15-05-2019 06:30:00PM

期望输出

ID	Age	Date Seen	Date Discharged	Calculated Years (Round Up)
001	21	2019-10-22	2022-02-02	3
002	18	2013-05-24	2019-05-15	6

Answer 1

使用dt.normalize:

# Convert to datetime64 if it's not already the case
df['Date Seen'] = pd.to_datetime(df['Date Seen'])
df['Date Discharged'] = pd.to_datetime(df['Date Discharged'])

# Keep date part and compute years
df['Date Discharged'] = df['Date Discharged'].dt.normalize()
df['Years'] = df['Date Discharged'].dt.year - df['Date Seen'].dt.year

输出：

>>> df
     ID  Age  Date Seen Date Discharged  Years
0   001   21 2019-10-22      2022-02-02      3
1   002   18 2013-05-24      2019-05-15      6

如何更改列的日期格式并确定 Jupyter 中的年数？

How do I change the date formatting of a column and determine the number of years in Jupyter?

python

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