Pandas to_excel định dạng ngày

Làm việc với datetime trong Pandas đôi khi có thể khó khăn nếu cột datetime của bạn là một chuỗi có định dạng lộn xộn, hỗn hợp. Bạn sẽ cần thực hiện một số bước tiền xử lý và chuyển đổi các định dạng hỗn hợp thành loại datetime tiêu chuẩn để thực hiện mọi phân tích dữ liệu tiếp theo

Hãy cùng xem ví dụ sau. Trong khung dữ liệu này, chúng tôi có một cột có tên là 'joining_date' có vẻ là cột datetime nhưng thực ra là cột chuỗi. Hơn nữa, tất cả các ngày đều được sắp xếp theo các định dạng khác nhau

Ví dụ: đối với ID a0001, chuỗi ngày được sắp xếp trong DD. MM. Định dạng YYYY trong đó ngày được viết đầu tiên. Đối với ID a0005, chuỗi ngày được hiển thị ở định dạng DD-MM-YY trong đó ngày cũng được viết trước. Đối với ID a0002, chuỗi ngày được sắp xếp theo định dạng MM/DD/YYYY với tháng được viết trước, điều này phổ biến ở Hoa Kỳ. S

Vậy chúng ta có thể làm gì để xóa cột chuỗi ngày lộn xộn có nhiều định dạng khác nhau một cách dễ dàng và hiệu quả?

Trước tiên, hãy thử phương pháp to_datetime() của Pandas có thể phân tích cú pháp bất kỳ chuỗi ngày hợp lệ nào thành datetime một cách dễ dàng. Nếu chúng tôi chỉ đơn giản làm như sau mà không có bất kỳ đối số bổ sung nào, chúng tôi sẽ nhận được kết quả hiển thị bên dưới

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'])

Chúng ta có thể thấy rằng với phương thức

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

Để khắc phục sự cố này, chúng ta chỉ cần thêm đối số

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

Vâng. Vì vậy, điều này đã khắc phục vấn đề trước đó nhưng tạo ra một vấn đề mới. Đối với chuỗi ngày có định dạng MM/DD/YYYY (hàng 7), vì chúng tôi đặt đối số

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

Để khắc phục sự cố mới này, chúng ta có thể áp dụng điều kiện

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date_clean'] = np.where(df['joining_date'].str.contains('/'), pd.to_datetime(df['joining_date']), pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True))

Nó hoạt động. Bây giờ chúng ta có một cột ngày rõ ràng hơn nhiều để làm việc với. Xin lưu ý rằng bạn cũng có thể chỉ định định dạng ngày đầu ra khác với định dạng mặc định, bằng cách sử dụng phương thức

df['joining_date'] = pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True)

df['joining_date_clean'] = np.where(df['joining_date'].str.contains('/'), pd.to_datetime(df['joining_date']), pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True))

df['joining_date_clean'] = np.where(df['joining_date'].str.contains('/'), pd.to_datetime(df['joining_date']).dt.strftime('%m/%d/%Y'), pd.to_datetime(df['joining_date'], dayfirst=True).dt.strftime('%m/%d/%Y'))

của bạn đi. Không cần thực hiện bất kỳ thao tác chuỗi ưa thích nào, chúng tôi có thể chuyển đổi chuỗi ngày lộn xộn trong tập dữ liệu gốc thành cột datetime tiêu chuẩn. Tôi hy vọng bạn đã học được một số thủ thuật về cách làm việc với các cột chuỗi ngày lộn xộn trong Pandas. Cảm ơn đã đọc và hy vọng bạn thích hướng dẫn ngắn này

Nguồn dữ liệu

Bộ dữ liệu mẫu được sử dụng trong bài đăng này được tạo bởi tác giả cho mục đích trình diễn

Bạn có thể mở khóa toàn quyền truy cập vào bài viết của tôi và phần còn lại của Phương tiện bằng cách đăng ký làm thành viên Phương tiện ($5 mỗi tháng) thông qua liên kết giới thiệu này. Bằng cách đăng ký qua liên kết này, tôi sẽ nhận được một phần phí thành viên của bạn mà bạn không phải trả thêm phí. Cảm ơn bạn

Làm cách nào tôi có thể định dạng ngày trong gấu trúc?

Làm cách nào để trích xuất ngày từ tệp excel bằng gấu trúc?

Làm cách nào để chuyển đổi ngày giờ thành ngày trong DataFrame?

Làm cách nào để thay thế ngày trong gấu trúc?