#python #pandas #date
#python #pandas #Дата
Вопрос:
В одном из моих столбцов у меня есть следующие данные:
df['DOB']
0 01-01-84
1 31-07-85
2 24-08-85
3 30-12-93
4 09-12-77
5 08-09-90
6 01-06-88
7 04-10-89
8 15-11-91
9 01-06-68
Name: DOB, dtype: object
Я хочу преобразовать это в столбец типа данных.
Я попробовал следующее:
print(pd.to_datetime(df1['Date.of.Birth']))
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 2068-01-06
Name: DOB, dtype: datetime64[ns]
Как я могу получить дату как 1968-01-06 вместо 2068-01-06?
Ответ №1:
В этом конкретном случае я бы использовал это:
pd.to_datetime(df['DOB'].str[:-2] '19' df['DOB'].str[-2:])
Обратите внимание, что это сломается, если у вас есть DOBS после 1999 года!
Вывод:
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 1968-01-06
dtype: datetime64[ns]
Комментарии:
1. Получение серии ошибок не определено. Надеюсь, это была опечатка, и вам придется использовать имя столбца.
2. @Madan Да, я хотел изменить свой ответ, чтобы он соответствовал вопросу, и забыл изменить вторую ссылку. Исправлено.
3. @jezrael Да, отредактирует вопрос, чтобы четко указать это
4. Спасибо @jezrael. Я не получу даты с годом> 1999 в моем файле.
Ответ №2:
Сначала вы можете преобразовать в datetimes, и если годы больше или равны 2020 , затем вычтите 100 годы, созданные DateOffset :
df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'], format='%d-%m-%y')
df.loc[df['DOB'].dt.year >= 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years=100)
#same like
#mask = df['DOB'].dt.year >= 2020
#df.loc[mask, 'DOB'] = df.loc[mask, 'DOB'] - pd.DateOffset(years=100)
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-12-09
5 1990-09-08
6 1988-06-01
7 1989-10-04
8 1991-11-15
9 1968-06-01
Или вы можете добавить 19 или 20 к годам по Series.str.replace и установить значения по numpy.where с условием.
Обратите внимание: решение работает также годами 00 2000 , вплоть до 2020 .
s1 = df['DOB'].str.replace(r'-(d )
Если все годы указаны ниже 2000 :
s1 = df['DOB'].str.replace(r'-(d )
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df['DOB'].dt.year > = 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan - сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение - рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После "now"). Пример:
from datetime import datetime, date
df=pd.DataFrame.from_dict({'DOB':['01-06-68','01-06-08']})
df['DOB'] = df['DOB'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%d-%m-%y'))
df['DOB'] = df['DOB'].apply(lambda x: x if x<datetime.now() else date(x.year-100,x.month,x.day))
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
pd.to_datetime(data['Date.of.Birth'].apply(lambda x: '-'.join(x.split('-')[:-1] ['19' x.split('-')[2]])))
Я запустил это со следующим фреймом данных:
0 1
0 0 01-01-84
1 1 31-07-85
2 2 24-08-85
3 3 30-12-93
4 4 09-12-77
5 5 08-09-90
6 6 01-06-88
7 7 04-10-89
8 8 15-11-91
9 9 01-06-68
pd.to_datetime(data[1].apply(lambda x: '-'.join(x.split('-')[:-1] ['19' x.split('-')[2]])))
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 1968-01-06
Name: 1, dtype: datetime64[ns]
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'].str.replace('20([^20]*)
И если нигде больше нет 20 s:
df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'].str.replace('20', '19'))
И теперь:
print(df['DOB'])
Является:
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 1968-01-06
dtype: datetime64[ns]
, r'-191')
s2 = df['DOB'].str.replace(r'-(d )
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df['DOB'].dt.year > = 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan - сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение - рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После "now"). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r'-201')
mask = df['DOB'].str[-2:].astype(int) <= 20
df['DOB'] = pd.to_datetime(np.where(mask, s2, s1))
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 1968-01-06
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df['DOB'].dt.year > = 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan - сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение - рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После "now"). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r'-191')
df['DOB'] = pd.to_datetime(s1, format='%d-%m-%Y')
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-12-09
5 1990-09-08
6 1988-06-01
7 1989-10-04
8 1991-11-15
9 1968-06-01
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df['DOB'].dt.year > = 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan - сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение - рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После "now"). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r'-191')
s2 = df['DOB'].str.replace(r'-(d )
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df['DOB'].dt.year > = 2020, 'DOB'] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan - сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение - рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После "now"). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r'-201')
mask = df['DOB'].str[-2:].astype(int) <= 20
df['DOB'] = pd.to_datetime(np.where(mask, s2, s1))
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993-12-30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991-11-15
9 1968-01-06
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, ’19’))
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r’-191′)
s2 = df[‘DOB’].str.replace(r’-(d )
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r’-201′)
mask = df[‘DOB’].str[-2:].astype(int) <= 20
df[‘DOB’] = pd.to_datetime(np.where(mask, s2, s1))
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993—12—30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991—11—15
9 1968-01-06
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r’-191′)
df[‘DOB’] = pd.to_datetime(s1, format=‘%d-%m-%Y’)
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993—12—30
4 1977—12-09
5 1990-09-08
6 1988-06-01
7 1989—10-04
8 1991—11—15
9 1968-06-01
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r’-191′)
s2 = df[‘DOB’].str.replace(r’-(d )
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является:
, r’-201′)
mask = df[‘DOB’].str[-2:].astype(int) <= 20
df[‘DOB’] = pd.to_datetime(np.where(mask, s2, s1))
print (df)
DOB
0 1984-01-01
1 1985-07-31
2 1985-08-24
3 1993—12—30
4 1977-09-12
5 1990-08-09
6 1988-01-06
7 1989-04-10
8 1991—11—15
9 1968-01-06
Если все годы указаны ниже 2000 :
Комментарии:
1. Не могли бы вы объяснить эту строку: df.loc[df[‘DOB’].dt.year > = 2020, ‘DOB’] -= pd.DateOffset(years = 100)
2. @Madan — сначала преобразуйте значения в datetimes, а затем, если несколько лет больше,
2020вычтите 100 лет с помощьюdateoffset
Ответ №3:
Другое решение — рассматривать DOB как дату и возвращать его к предыдущему столетию, только если оно в будущем (т. Е. После «now»). Пример:
Ответ №4:
В общем случае (в случае неопределенности) было бы лучше явно указать год:
Я запустил это со следующим фреймом данных:
Ответ №5:
Вы можете использовать приведенный ниже код, если есть только 19 и 20 как начинается, например:
И если нигде больше нет 20 s:
И теперь:
Является: