我正在尝试将字符串日期和时间(例如:“ 6/30/2015 0:00”)转换为以下格式的日期:%Y /%m /%d。我正在尝试对dataframe列中的所有值执行此操作。我几乎拥有它,但似乎无法摆脱时间问题。我还需要将此方法应用于可能具有null / blank值的另一列。这是我尝试过的方法,有关如何使其正常工作的任何建议?
cnms_df['STATUS_DATE'] = pd.to_datetime(cnms_df['STATUS_DATE'], format="%Y/%m/%d")
[ValueError:仍保留未转换的数据:0:00
尝试:
cnms_df['STATUS_DATE'] = pd.to_datetime(cnms_df['STATUS_DATE'][:cnms_df['STATUS_DATE'].index(' ')[0]], format="%Y/%m/%d")
假设您的日期一致,只需使用split
截断时间段即可。希望有帮助。
如果您所有的日期时间均为'%d/%m/%Y %H:%M
,则可以使用
df = pd.DataFrame({'date' : ['6/30/2015 0:00', '6/30/2015 15:35']})
print(df)
date
0 6/30/2015 0:00
1 6/30/2015 15:35
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%m/%d/%Y %H:%M").dt.normalize()
print(df)
date
0 2015-06-30
1 2015-06-30
print(df.dtypes)
date datetime64[ns]
dtype: object
您可以在将字符串日期转换为datetime64 [ns]之前丢弃时间部分。
df = pd.DataFrame({'date' : ['6/30/2015 0:00']})
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.split().str[0], format = '%m/%d/%Y')
print(df)
date new_date
0 6/30/2015 0:00 2015-06-30
df.dtypes
date object
new_date datetime64[ns]
注意:我创建了new_date列来与字符串格式的日期进行比较,理想情况下,您只是将日期分配给相同的变量