使用 raise ValueError python 允許兩種日期時間格式

Question

我有兩個 csv 文件，它們有兩種不同的格式，它們是'%m/%d/%Y %H:%M:%S'和'%d/%m/%Y %H:%M:%S' 。 因此，我會得到這樣的 ValueError：

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

來自file1.csv的樣本數據，其中月份位於中間：

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

該列以字符串形式出現，然后我需要轉換為僅提取date 。 這是代碼：

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

我的計划是將format=重定向到 function ，它將克服ValueError並將格式從'%m/%d/%Y %H:%M:%S'更改為'%d/%m/%Y %H:%M:%S' 。

像這樣的東西..：

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

嘗試

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

假設在加入單個df之前將兩個文件作為兩個不同的數據幀讀入 - 對於第一個文件，傳遞dayfirst=True 。 對於第二個文件，不要。 然后，使用dt.strftime()將兩者轉換為所需的格式：

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)