将数字转换成一个特殊的日期时间

Question

日期1：20061201
日期2：？！01/12/2006

如何使用大熊猫在Python DATE1转换成日期2（日/月/年）格式感谢日期1和Date2是csv文件中的两列。

Answer 1

数据：

In [151]: df 
Out[151]: 
     Date 
0 20061201 
1 20170530 

选项1：

In [152]: pd.to_datetime(df.Date, format='%Y%m%d').dt.strftime('%d/%m/%Y') 
Out[152]: 
0 01/12/2006 
1 30/05/2017 
Name: Date, dtype: object 

选项2：

In [153]: df.Date.astype(str).str.replace('(\d{4})(\d{2})(\d{2})', r'\3/\2/\1') 
Out[153]: 
0 01/12/2006 
1 30/05/2017 
Name: Date, dtype: object 

Answer 2

最简单的方法可能是使用datetime提供的日期解析：

from datetime import datetime 
datetime.strptime(str(20061201), "%Y%m%d") 

你可以在你的熊猫数据帧/系列使用应用这一转变过程中的所有行如下：

from datetime import datetime 
def convert_date(d): 
    return datetime.strptime(str(d), "%Y%m%d") 
df['Date2'] = df.Date1.apply(convert_date) 

这将向您的数据框df添加一个Date2列，这是Date1列的日期时间表示。

然后，您可以通过使用strftime再次连载日期：

def reformat_date(d): 
    year = d // 10000 
    month = d % 10000 // 100 
    day = d % 100 
    return "{day}/{month}/{year}".format(day=day, month=month, year=year) 
df['Date2'] = df.Date1.apply(reformat_date) 

这比使用解析装置相当快一点：

def serialize_date(d): 
    return d.strftime(d, "%d/%m/%Y") 
df['Date2'] = df.Date2.apply(serialize_date) 

或者你可以用字符串操作做这一切由strptime提供。

Answer 3

import datetime 
A=datetime.datetime.strptime('20061201','%Y%m%d') 
A.strftime('%m/%d/%Y') 

Answer 4

如果您使用pandas并希望timestamp对象返回

pd.to_datetime('20061201') 

Timestamp('2006-12-01 00:00:00') 

如果你想有一个字符串返回

str(pd.to_datetime('20061201').date()) 

'2006-12-01' 

---

假设你有一个数据帧df

df = pd.DataFrame(dict(Date1=['20161201'])) 

然后，您可以使用矢量化形式的相同技术。

为时间戳

df.assign(Date2=pd.to_datetime(df.Date1)) 

     Date1  Date2 
0 20161201 2016-12-01 

为字符串

df.assign(Date2=pd.to_datetime(df.Date1).dt.date.astype(str)) 

     Date1  Date2 
0 20161201 2016-12-01 

Answer 5

您可以使用申请，并在这里lambda函数。

假设你有一个数据集如下命名df：

id date1 
0  20061201 
2  20061202 

您可以使用类似的代码如下：

df['date2'] = df['date1'].apply(lambda x: x[6:] + '/' + x[4:6] + '/' + x[:4]) 

结果将是：

id  date1  date2 
0  20061201 01/12/2016 
2  20061202 02/12/2016