pandas 将多个ISO时间列设置为to_datetime [英] Pandas multiple ISO time columns to_datetime

问题描述

我有多个包含ISO数据字符串的列，例如

I have multiple columns with ISO data strings like

CreateDate： 2020-04-30T06：12：29.424Z， ApprovedDate： 2020-04-30T06：21：30.504Z

当我逐列使用

df ['CreateDate'] = pd.to_datetime（df ['CreateDate']，infer_datetime_format = True，utc = True）

工作正常。但是

df [['CreateDate'，'ApprovedDate']] = pd.to_datetime（df [[''CreateDate'，'ApprovedDate'] ]，infer_datetime_format = True，utc = True）

请给我

ValueError：组装映射至少需要指定[年，月，日]：[天，月，年]缺失

任何想法如何解决？尝试了所有to_datetime选项，但没有成功。

Any ideas how to solve that? Tried all to_datetime options, but no succes.

推荐答案

由于您拥有不错的ISO格式字符串，因此不需要调用 to_datetime 和任何关键字。因此，一个简单的 apply 应该是一个选择：

Since you have nice ISO format strings, you should not be required to call to_datetime with any keywords. Therefore, a simple apply should be an option:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"CreateDate": ["2020-04-30T06:12:29.424Z"], 
                   "ApprovedDate": ["2020-04-30T06:21:30.504Z"]})

df[['CreateDate', 'ApprovedDate']] = df[['CreateDate', 'ApprovedDate']].apply(pd.to_datetime)
# df
#                         CreateDate                     ApprovedDate
# 0 2020-04-30 06:12:29.424000+00:00 2020-04-30 06:21:30.504000+00:00

这篇关于 pandas 将多个ISO时间列设置为to_datetime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！