将带有月份缩写的日期列转换为可读的日期格式

Question

我有一个 Pandas DataFrame，我正在尝试将日期列中的月份缩写转换为稍后可以在 Seaborn 图中使用的格式。这是数据部分的示例。

data = {'ID': [1, 2, 3, 4],
        'Date': ['Jan 5, 2023', 'Feb 20, 2023', 'Mar 30, 2023']}

我是 Python 新手，我一直在尝试将其他帖子中的代码拼凑在一起，但感觉没有任何东西可以正确拼凑在一起。理想情况下，我希望它能够就地完成，并且结果可以在稍后的分析中用于时间序列图表，例如

YYYY-MM-DD

。

我能够删除月份，但我不知道如何在不删除日期和年份的情况下执行此操作，同时重新排序。

df['month']= df['Date'].astype(str).str[:3]

如有任何帮助，我们将不胜感激！

Answer 1

试试这个：

import pandas as pd

# Sample data
data = {'ID': [1, 2, 3, 4],
        'Date': ['Jan 5, 2023', 'Feb 20, 2023', 'Mar 30, 2023', 'Apr 15, 2023']}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Convert 'Date' column to datetime format
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# Convert month abbreviations to full month names
df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

print(df)

输出：

   ID        Date
0   1  2023-01-05
1   2  2023-02-20
2   3  2023-03-30
3   4  2023-04-15