編輯日期顯示年在熊貓

Question

我有2個datapanels在大熊貓加載DF的：

DF1：

DF2：

他們倆具有相同的年份/國家/地區，但第一個年份以mm/dd/yy格式輸入，而第二個只有年份。我需要合併它們，這不應該太難，但我不知道如何重新格式化第一個日期，因此它指定年份而不是日期。 在此先感謝

Answer 1

educ['Year'] = educ['Year'].year應該讓你的一年的數據幀，所提供的框架包含日期，如果沒有可以使用to_datetime函數進行轉換，如下所示：

educ['Year'] = [y - 100 for y in pd.to_datetime(edu['Year'], infer_datetime_format=True).year] 

Answer 2

它看起來像你需要在世紀明確（以避免它被解析爲20XX）拼接：

In [11]: df = pd.DataFrame([["12/31/50", "Argentina"], ["12/31/51", "Argentina"], ["12/31/52", "Argentina"]], columns=["Year", "Country"]) 

In [12]: df 
Out[12]: 
     Year Country 
0 12/31/50 Argentina 
1 12/31/51 Argentina 
2 12/31/52 Argentina 

無拼接：

In [13]: pd.to_datetime(df["Year"]) 
Out[13]: 
0 2050-12-31 
1 2051-12-31 
2 2052-12-31 
Name: Year, dtype: datetime64[ns] 

In [14]: pd.to_datetime(df["Year"], format="%m/%d/%y") 
Out[14]: 
0 2050-12-31 
1 2051-12-31 
2 2052-12-31 
Name: Year, dtype: datetime64[ns] 

與拼接：

In [15]: df["Year"].apply(lambda s: s[:-2] + "19" + s[-2:]) 
Out[15]: 
0 12/31/1950 
1 12/31/1951 
2 12/31/1952 
Name: Year, dtype: object 

In [16]: pd.to_datetime(df["Year"].apply(lambda s: s[:-2] + "19" + s[-2:]), format="%m/%d/%Y") 
Out[16]: 
0 1950-12-31 
1 1951-12-31 
2 1952-12-31 
Name: Year, dtype: datetime64[ns] 

注意：您可以嘗試在應用（這可能是更有效）的解析。

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您可以從與.DT訪問日期時間系列拔出年：

In [21]: df["Year"] = pd.to_datetime(df["Year"].apply(lambda s: s[:-2] + "19" + s[-2:]), format="%m/%d/%Y") 

In [22]: df["Year"].dt.year 
Out[22]: 
0 1950 
1 1951 
2 1952 
Name: Year, dtype: int64 

Answer 3

這也許可以達到你想要的代碼量最少的：

df['Year'] = pd.to_datetime(df['Year']).dt.year - 100 

但請記住，將日期更改爲「年」也會將列dtype更改爲int

>>> df.dtypes 
Year  int64 
Country object 
dtype: object