Python 如何将不同的日期格式转换为一种

我的数据框在下面

我正在努力寻找年龄

customer_Id DOB
0   268408  1970-02-01
1   268408  1970-02-01
2   268408  1970-02-01
3   268408  1970-02-01
4   268408  1970-02-01

形状为207518

转换数据时，我得到的值错误：未转换的数据保留：5

下面是要转换为年龄的代码

def cal_age(dob=str):
    x = dt.datetime.strptime(dob, "%Y-%d-%m")
    y = dt.date.today()
    age = y.year - x.year - ((y.month, x.day) < (y.month, x.day))
    return age

试试这个代码

df['current_date']=pd.datetime.now()
df['age']=(df.current_date-pd.to_datetime(df.DOB)).dt.days/365

---

您可以更改使用datetimes的函数，也不需要转换为字符串：

def cal_age(x):
    y = dt.date.today()
    age = y.year - x.year - ((y.month, x.day) < (y.month, x.day))
    return age

df_n_4['DOB'] = pd.to_datetime(df_n_4['DOB'],errors='coerce')
df_n_4['Age'] = df_n_4.DOB.apply(cal_age)

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我猜您在DOB列中有一个无效的日期时间值，在处理如何克服这种情况之前，您必须先处理该值。如果date列具有不同类型的日期格式，我是否需要执行try except？您可以使用pd.to_datetime with errors='concurve'将无效的日期时间值转换为toNaT，但这可能会在从当前日期进行减法时产生问题，因此，您可能希望通过一些插补来处理缺少的值，或者按照您认为最好的方式删除它们。pd.to_datetimedf['DOB']，errors='concurve'。这取决于最终目标

def cal_age(x):
    y = dt.date.today()
    age = y.year - x.year - ((y.month, x.day) < (y.month, x.day))
    return age

df_n_4['DOB'] = pd.to_datetime(df_n_4['DOB'],errors='coerce')
df_n_4['Age'] = df_n_4.DOB.apply(cal_age)