如何将 Python 日期格式 '%B - %Y' 转换回 '%Y-%m-%d'？

Question

我正在使用包含 '%B - %Y' 格式的日期的数据框，需要将它们转换回日期时间 '%Y-%m-%d' 格式以便进行日期计算。

例如，我想将old_date = 'July - 2016'转换为一个新的日期变量new_date = '2016-07-15' ，在这里可以使用任意值（这里是一个月的 15 号）作为当天.

我第一次解决这个问题，它返回TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'str' ：

from datetime import datetime
df['new_date'] = datetime.strptime(str(df['old_date']), '%Y-%m-15')

Answer 1

编辑 ：：

我没有做任何基准测试，但只是让您知道，将您的列转换为日期，这样做... df['your_column'] = pd.to_datetime(df['your_column'])会将您拥有的任何日期转换为ISO 格式。 请参阅下面的第二个示例。

不过，第二个示例应该更快。 :)

import pandas as pd
from datetime import datetime

data = {
    'A' : ['July - 2019', 'June - 2020'],
    'B' : [1, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df, end='\n\n')
#              A  B
# 0  July - 2019  1
# 1  June - 2020  2

day_to_put = 15
df['A'] = df['A'].apply( lambda x: datetime.strptime(x, '%B - %Y')\
                                           .replace(day=day_to_put)\
                                           .strftime('%Y-%m-%d') )

print(df)
#            A  B
#0  2019-07-15  1
#1  2020-06-15  2

第二个例子

import pandas as pd
from datetime import datetime

data = {
    'A' : ['July - 2019', 'June - 2020'],
    'B' : [1, 2]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df, end='\n\n')
#              A  B
# 0  July - 2019  1
# 1  June - 2020  2

df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

print(df)
#             A  B
# 0  2019-07-01  1
# 1  2020-06-01  2

Answer 2

不整洁，但它应该工作：

months = {'January': '1',
          'Febuary': '2',
          'March': '3',
          'April': '4',
          'May': '5',
          'June': '6',
          'July': '7',
          'August': '8',
          'September': '9',
          'October': '10',
          'November': '11',
          'December': '12'}

def convert(old_date):
    pts = old_date.split(' - ')
    return '-'.join((pts[1], months[pts[0]], '15'))

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解释：

• months = {'January': '1', ...创建月份名称 → 数字字典
• pts = old_date.split(' - ')将输入拆分为['July', '2016']
• (pts[1], months[pts[0]], '15')一个元组，包含：
  • pts[1]第二个值（年）
  • months[pts[0]]在上述字典中查找第一个值（月份名称）
  • 15日，酌情更改
• '-'.join(...)将上述元组的值与它们之间的-连接^*1

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_{^*1请参阅此String.join方法的纪录片。}

Answer 3

您可以使用以下语法：

df['new_date'] = pd.to_datetime(df['old_date'],format='%b-%Y').dt.strftime('%Y-%m-%d')