使用 raise ValueError python 允许两种日期时间格式

Question

我有两个 csv 文件，它们有两种不同的格式，它们是'%m/%d/%Y %H:%M:%S'和'%d/%m/%Y %H:%M:%S' 。 因此，我会得到这样的 ValueError：

ValueError: time data '14/12/2020 17:43:15' does not match format '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

来自file1.csv的样本数据，其中月份位于中间：

timestamp             
15/12/2020 11:01:54
15/12/2020 11:02:54
15/12/2020 13:33:24

而file2.csv ，月份在前面：

timestamp            
12/15/2020 11:01:54
12/15/2020 11:02:54
12/15/2020 13:33:24

该列以字符串形式出现，然后我需要转换为仅提取date 。 这是代码：

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val, format='%m/%d/%Y %H:%M:%S').date() for val in responses_df['timestamp']]

我的计划是将format=重定向到 function ，它将克服ValueError并将格式从'%m/%d/%Y %H:%M:%S'更改为'%d/%m/%Y %H:%M:%S' 。

像这样的东西..：

responses_df['date_only'] = [datetime.strptime(val, format=get_format()).date() for val in responses_df['timestamp']]


def get_format():
     if ValueError is raised, use '%d/%m/%Y %H:%M:%S'
     else, use '%m/%d/%Y %H:%M:%S'

Answer 1

尝试

s1 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%m/%d/%Y %H:%M:%S', errors='coerce')
s2 = pd.to_datetime(df['timestamp'],format='%d/%m/%Y %H:%M:%S', errors='coerce')

然后

df['new']=s1.fillna(s2)

Answer 2

假设在加入单个df之前将两个文件作为两个不同的数据帧读入 - 对于第一个文件，传递dayfirst=True 。 对于第二个文件，不要。 然后，使用dt.strftime()将两者转换为所需的格式：

df1['timestamp'] = pd.to_datetime(df1['timestamp'], dayfirst=True).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df2['timestamp'] = pd.to_datetime(df2['timestamp']).dt.strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df1, df2
Out[1]: 
(             timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24,
              timestamp
 0  15/12/2020 11:01:54
 1  15/12/2020 11:02:54
 2  15/12/2020 13:33:24)