pandas 使用德国日期格式的日期时间？ [英] Pandas to datetime with German date format?

问题描述

我有一个以以下方式显示日期的数据框：

 'Jan 2019'，'Feb 2019'，'Mär 2019'，'Apr 2019'，'Mai 2019'，'Jun 2019'，'Jul 2019'，'Aug 2019'，'Sep 2019'，'Okt 2019'，'Nov 2019'，'Dez 2019'
  

我正在尝试使用

<$将列转换为日期时间p $ p> pd.to_datetime（df.month，format ='％b％Y'，errors ='ignore'）


不幸的是， to_datetime 会重新调整对象而不是日期时间。我认为这是因为日期的德语拼写（例如，Mär2019而不是 Mar 2019或 Dez 2019而不是 Dec 2019）。

什么是解决该问题的通用方法？

解决方案

我认为一种可能的解决方案是使用 Series.replace 转换为日期时间之前：

  a = ['Jan 2019'，'Feb 2019'，'Mär2019' ，'Apr 2019'，'Mai 2019'，
'Jun 2019'，'Jul 2019'，'Aug 2019'，'Sep 2019'，'Okt 2019'，'Nov 2019'，'Dez 2019'] 
 
 df = pd.DataFrame（{'month'：a}）
 
d = {'Mär'：'Mar'，'Mai'：'May'，'Okt '：'Oct'，'Dez'：'Dec'} 
 df ['month'] = pd.to_datetime（df ['month']。replace（d，regex = True），format ='％b ％Y'，errors ='coerce'）
 print（df）
 month 
 0 2019-01-01 
 1 2019-02-01 
 2 2019- 03-01 
 3 2019-04-01 
 4 2019-05-01 
 5 2019-06-01 
 6 2019-07-01 
 7 2019-08-01 
 8 2019-09-01 
 9 2019-10-01 
 10 2019-11-01 
 11 2019-12-01 
  

I have a dataframe with dates in the following manner:

'Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019'

I am trying to convert the column to datetime using

pd.to_datetime(df.month, format='%b%Y', errors='ignore')

Unfortunately, to_datetime retuns objects instead of datetimes. I believe it's because of the German spelling of the date (e.g. 'Mär 2019' instead of 'Mar 2019' or 'Dez 2019' instead of 'Dec 2019').

What would be a good general solution to this problem?

解决方案

I think one possible solution is use Series.replace before converting to datetimes:

a = ['Jan 2019', 'Feb 2019', 'Mär 2019', 'Apr 2019', 'Mai 2019', 
     'Jun 2019', 'Jul 2019', 'Aug 2019', 'Sep 2019', 'Okt 2019', 'Nov 2019', 'Dez 2019']

df = pd.DataFrame({'month':a})

d = {'Mär':'Mar', 'Mai':'May','Okt':'Oct','Dez':'Dec'}
df['month']=pd.to_datetime(df['month'].replace(d, regex=True), format='%b %Y', errors='coerce')
print (df)
        month
0  2019-01-01
1  2019-02-01
2  2019-03-01
3  2019-04-01
4  2019-05-01
5  2019-06-01
6  2019-07-01
7  2019-08-01
8  2019-09-01
9  2019-10-01
10 2019-11-01
11 2019-12-01

这篇关于 pandas 使用德国日期格式的日期时间？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！