使用 Python 的 pandas，拆分日期並選擇最近的日期

Question

當我嘗試拆分日期時（例如：日期格式：10/13/2017-10/16/17），取連字符后的日期，然后將修改后的日期修改為標准日期格式，我收到一個錯誤（KeyError： '日期'）。 下面是代碼：

import pandas as pd
import datetime as dt
File = pd.read_excel("Hypendata.xlsx")
before_symbol = File["Date"].str.split("-").str[1]
File["Modified data"] = pd.to_datetime(before_symbol["Date"]).dt.strftime("%m/%d/%Y")
File.to_excel("Hypendata.xlsx")

我看到的問題是 KeyError：“日期”。 “日期”是我的 Excel 文檔中的標題。 我不知道為什么我一直遇到這個問題。

您能否幫助我提供有助於拆分最近日期的代碼，它可以在連字符之前或連字符之后。 示例：10/13/2017-10/16/17 在這種情況下，最近的日期在連字符之后，某些數據集的最近日期也可能在連字符之前。

謝謝你。

Answer 1

before_symbol是一個系列，您不需要訪問Date列

pd.to_datetime(before_symbol).dt.strftime("%m/%d/%Y")

要獲取最近的日期，您可以嘗試

File["Modified data"] = (File["Date"].str.split("-", expand=True)
                         .apply(pd.to_datetime)
                         .apply(lambda row: sorted(row)[-1], axis=1)
                         .dt.strftime("%m/%d/%Y"))