在 python 的 google Collab 上工作时，csv 文件列之一的日期格式不同，喜欢以单一格式更改它们

Question

purchase_date 列的 Dtype 为 object。值例如：09-04-2012
2013 年 8 月 21 日

两种不同的格式。 试图以单一格式制作它们。

还寻找错误为“系列”object 没有属性年份的其他方法

可以帮助实现所需的解决方案。

附上 github 的链接，其中编写了 csv 和我最初的 python 代码。 https://github.com/prateek071995/Help.git

选项试过-

`def date_format(x): x=datetime.datetime.strptime(x,'%m/%d/%y') 返回 x

project_data['new_']=project_data['purhcase_date'].apply(date_format) project_data`错误时间数据'09-04-2012'与格式'%m/%d/%y'不匹配

Answer 1

您可以使用pandas.to_datetime ：

df = pd.read_csv("https://github.com/prateek071995/Help/blob/main/project_data.csv?raw=true")
​
df["purhcase_date"] = pd.to_datetime(df["purhcase_date"]) # <- if need a specific format, add `.dt.strftime("%d/%m/%Y")`

Output：

print(df)

     customer_id purhcase_date  ...  calls  intercoms
0       20201701    04/09/2012  ...      3         11
1       20201702    08/03/2014  ...      3         11
2       20201703    21/08/2013  ...      3         11
3       20201704    10/02/2014  ...      3         11
4       20201705    19/01/2014  ...      3         11
..           ...           ...  ...    ...        ...
494     20202195    27/11/2013  ...      3         11
495     20202196    13/04/2013  ...      3         11
496     20202197    05/04/2014  ...      3         11
497     20202198    21/04/2013  ...      6         11
498     20202199    22/05/2014  ...      6         11

[499 rows x 8 columns]