pandas 识别时间格式进行转换

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在数据格式处理时，我们需要对不同格式的数据按不同的方式进行转换，在本例中，我们将时间格式的处理为带月日易读的形式，非时间形式的保持不变。

数据与需求

构造数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'转换前': ['测试1', '测试2', *['2020/6/30']*6]})
df
'''
         转换前
0        测试1
1        测试2
2  2020/6/30
3  2020/6/30
4  2020/6/30
5  2020/6/30
6  2020/6/30
7  2020/6/30
'''

此数据有一列，名为转换前，需要我们增加一个名为转换后的列，对时间形式转为x月x日格式，其他的形式的不变。

思路

类型 2020/6/30 是一个标准的时间形式， pandas 的 pd.to_datetime() 函数可以识别，我们试着用它来进行转换，转换后进行字符格式化，如果无法转换成功则返回原数据。

将以上转换逻辑写一个函数，用 map 来应用，最后赋到一个新列。

代码

写来写这个转换函数：

def func(v):
    try:
        time = pd.to_datetime(v)
        return time.strftime('%m月%d日')
    except Exception as e:
        return v

用 map 应用函数并指定到新列：

df.assign(测试后=df.转换前.map(func))
'''
         转换前     测试后
0        测试1     测试1
1        测试2     测试2
2  2020/6/30  06月30日
3  2020/6/30  06月30日
4  2020/6/30  06月30日
5  2020/6/30  06月30日
6  2020/6/30  06月30日
7  2020/6/30  06月30日
'''

这样就完成了需求。

（完）

pandas 识别时间格式进行转换

数据与需求

思路

代码

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