将熊猫列转换为DateTime II


问题内容

我正在尝试将DateTime字符串的列转换为熊猫可理解的Datetime格式。当然,我已经用谷歌搜索并尝试了几种解决方案。
将熊猫列转换为日期时间

这对我来说似乎是最令人鼓舞的,但是两种推荐的方法都不适用于我的数据集。详细信息:数据集名称:co,

栏:索引栏,

格式:15.07.2015 24:00之前或之后不再有空白。

我的努力:

co['newdate'] = pd.to_datetime(co.index, format='%d.%m.%Y %H:%M')

在将Index-col转换为名为“ Datum”的“ normal”列之后,我尝试了下一个

co['newdate'] = co['Datum'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d.%m.%Y %H:%M'))

错误:时间数据‘15 .07.2015 24:00’与格式’%d。%m。%Y%H:%M’不匹配

在两个解决方案中都会发生此错误。有人知道吗?


问题答案:

您的格式字符串正确无误,但您的数据却不24是有效的小时部分,因此出现以下错误:

In [138]:

pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    329             try:
--> 330                 values, tz = tslib.datetime_to_datetime64(arg)
    331                 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.datetime_to_datetime64 (pandas\tslib.c:23823)()

TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-138-1546fb6950f0> in <module>()
----> 1 pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in to_datetime(arg, errors, dayfirst, utc, box, format, exact, coerce, unit, infer_datetime_format)
    343         return _convert_listlike(arg, box, format)
    344 
--> 345     return _convert_listlike(np.array([ arg ]), box, format)[0]
    346 
    347 class DateParseError(ValueError):

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    331                 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)
    332             except (ValueError, TypeError):
--> 333                 raise e
    334 
    335     if arg is None:

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    305                     try:
    306                         result = tslib.array_strptime(
--> 307                             arg, format, exact=exact, coerce=coerce
    308                         )
    309                     except (tslib.OutOfBoundsDatetime):

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:39900)()

ValueError: time data '15.07.2015 24:00' does not match format '%d.%m.%Y %H:%M' (match)

虽然23:59会解析罚款

In [139]:
pd.to_datetime('15.07.2015 23:59', format = '%d.%m.%Y %H:%M')

Out[139]:
Timestamp('2015-07-15 23:59:00')

您需要替换240以便对此进行解析:

In [140]:
pd.to_datetime('15.07.2015 00:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')

Out[140]:
Timestamp('2015-07-15 00:00:00')

因此,您可以做的是调用向量化str.replace来修复这些错误的小时值:

In [144]:
df = pd.DataFrame({'date':['15.07.2015 24:00']})
print(df)
df['date'] = df['date'].str.replace('24:','00:')
print(df)
pd.to_datetime(df['date'], format = '%d.%m.%Y %H:%M')

               date
0  15.07.2015 24:00
               date
0  15.07.2015 00:00
Out[144]:
0   2015-07-15
Name: date, dtype: datetime64[ns]

因此,您可以执行以下操作:

co.index = co.index.str.replace('24:','00:')

然后像以前一样转换