如何將日期的特定格式轉換為 Python Pandas 中有用且可讀的日期格式？

Question

我在 Pandas 中有 DataFrame，如下所示：

數據類型：

• ID - 數字

• 假期 - object

• 年 - object

  ID	假期	年
  111	1 麥粒腫	2022年
  222	20 奎	2022年
  333	3月8日	2022年
  ...	...	...

• 麥粒腫 - 一月

• 奎 - 四月

• 三月至三月

我需要轉換上表以獲得完整且有用的日期（字符串格式）。

所以，我需要像下面這樣的東西：

ID  | HOLIDAY     | YEAR
----|-------------|-------
111 | 01-01-2022  | 2022
222 | 20-02-2022  | 2022
333 | 08-03-2022  | 2022
... | ...         | ...

我怎樣才能在 Python Pandas 中做到這一點？

我用了這樣的想法：

df['HOLIDAY'] = pd.to_datetime(df['HOLIDAY'] +" "+ df['YEAR'] , format='%d %b %Y')
df['HOLIDAY'] = df['HOLIDAY'].dt.strftime('%d-%m-%Y')

但它會產生如下錯誤： ValueError: time data '1 sty 2022' does not match format '%d %b %Y' (match)

Answer 1

你好，你可以使用這個：

d={'sty':'-1','kwi':'-4','mar':'-3'} #creat dict 

a=df.HOLIDAY.tolist() # creat list of original holiday
for i in range(len(df)):
    for word, replacement in d.items():
        a[i] = a[i].replace(word, replacement)# creat a loop that replace the mount by her number
        a[i] = a[i].replace(" ", "")# delete the space ex '1 sty' -> '1sty'
df.HOLIDAY=a
l=[]
for i in range(len(df)):
    l.append(str(df.HOLIDAY[i])+'-'+str(df.YEAR[i]))#loop that concatenat year and holiday

df.HOLIDAY=l# replace holiday in df by new values

df.HOLIDAY=pd.to_datetime(df.HOLIDAY, format="%d-%m-%Y")#transform holiday from str to datetime 

Answer 2

嘗試：

df["HOLIDAY"] = df["HOLIDAY"].apply(
    lambda x: x.replace("sty", "January")
    .replace("kwi", "April")
    .replace("mar", "March")
)

df["HOLIDAY"] = pd.to_datetime(
    df["HOLIDAY"] + " " + df["YEAR"].astype(str)
).dt.strftime("%d-%m-%Y")

print(df)

印刷：

    ID     HOLIDAY  YEAR
0  111  01-01-2022  2022
1  222  20-04-2022  2022
2  333  08-03-2022  2022