Python ValueError：时间数据'；2018年5月23日&x27日；与格式不匹配'；%Y%b%d'；（比赛）

我知道这个问题已经被问过很多次了，有很多答案。我遵循了前面的线程，但仍然遇到错误。我正在尝试将日期列表转换为将日期定义为一年中第n个日期的格式

我在熊猫数据框中有一个时间列表，我定义为：

time = data.loc[:, 'date']

例如，它以“2018年9月12日”的形式打印日期。我试着把这些日期转换成一年中的第n天，从今天开始回到过去。所以我希望这些日期是“5天前”、“10天前”等等

当我尝试使用pandas datetime模块时，我得到了一个甚至无法识别格式的值错误，我不知道为什么。我有：

date = pd.to_datetime(time, format='%Y%b%d')

但我得到了一个错误：

ValueError:时间数据“2018年5月23日”与格式“%Y%b%d”不匹配（匹配）

我计划按照这一思路采取以下行动：

new_year_day = pd.Timestamp(year=date.year, month=1, day=1)
day_of_the_year = (date - new_year_day).days + 1

虽然我不确定那会得到我想要的

有人知道1）为什么会出现ValueError，2）如何修复，以及3）如何将日期格式化为“x天前”吗

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感谢您的输入。

如果您将整列“日期”转换为日期时间戳，您可以得到另一列，即今天与以天为单位的日期之差

import datetime
today = datetime.datetime.now()
df['date']= pd.to_datetime(df['date'],format='%Y %b %d')
def delta(x):
   dif = today-x
   res=dif.days
   return res
df['days_diff'] = df['date'].apply(delta)

如果需要，可以将

df['days\u diff']

作为一个列表，并逐个添加“days ago”文本进行打印

或者，您可以使用下面的行将文本“days ago”添加到

df['days_diff']

列中，如果过去的天数和未来日期中的“days to go”在列本身中。但是，这将

df['days\u diff']

的类型从'int'转换为'object'

df['days_diff'] = np.where(df['days_diff']>=0, df['days_diff'].astype(str)+ 'days ago',df['days_diff'].astype(str)+ 'days to go')

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如果将整列“日期”转换为日期时间戳，则可以得到另一列，即今天与以天为单位的日期之间的差值

import datetime
today = datetime.datetime.now()
df['date']= pd.to_datetime(df['date'],format='%Y %b %d')
def delta(x):
   dif = today-x
   res=dif.days
   return res
df['days_diff'] = df['date'].apply(delta)

如果需要，可以将

df['days\u diff']

作为一个列表，并逐个添加“days ago”文本进行打印

或者，您可以使用下面的行将文本“days ago”添加到

df['days_diff']

列中，如果过去的天数和未来日期中的“days to go”在列本身中。但是，这将

df['days\u diff']

的类型从'int'转换为'object'

df['days_diff'] = np.where(df['days_diff']>=0, df['days_diff'].astype(str)+ 'days ago',df['days_diff'].astype(str)+ 'days to go')

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您可以将日期转换为我在注释中提到的日期时间，并使用apply查找timedelta

df = pd.DataFrame({'date':['2018 May 23']})
df['date'] = pd.to_datetime(date, format='%Y %b %d')
df['delta'] = df['date'].apply(lambda x: x - pd.to_datetime(x.year, format = '%Y') )

你得到

    date        delta
0   2018-05-23  142 days

注意：timedelta是一种日期格式，表示持续时间，即两个日期或时间之间的差值。如果您想在几天前连接，首先需要将时间增量转换为字符串类型

df['delta'] = df['delta'].dt.days.astype(str) + ' days ago'

然后你得到

    date        delta
0   2018-05-23  142 days ago

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您可以将日期转换为我在注释中提到的日期时间，并使用apply查找timedelta

df = pd.DataFrame({'date':['2018 May 23']})
df['date'] = pd.to_datetime(date, format='%Y %b %d')
df['delta'] = df['date'].apply(lambda x: x - pd.to_datetime(x.year, format = '%Y') )

你得到

    date        delta
0   2018-05-23  142 days

注意：timedelta是一种日期格式，表示持续时间，即两个日期或时间之间的差值。如果您想在几天前连接，首先需要将时间增量转换为字符串类型

df['delta'] = df['delta'].dt.days.astype(str) + ' days ago'

然后你得到

    date        delta
0   2018-05-23  142 days ago

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您错过了格式中的空格，请尝试pd。to_datetime（time，format='%Y%b%d'）是的，找到了！就在你评论之前。非常感谢。您对第二位--“5天前”的转换有什么想法吗？您错过了格式中的空格，请尝试pd.to_datetime（time，format='%Y%b%d'）是的，明白了！就在你评论之前。非常感谢。你对第二位--“5天前”的转换有什么想法吗？