在python中将datetime字段格式化为MON-YYYY（&；忽略空值

我有一个数据帧“df”，如下所示-

      NAME  SETID   VENDOR_ID vendor_created_date
0  Vendor1     SD          93 2002-11-22 11:04:33
1  Vendor2     SD          94 2003-08-09 11:40:59
2  Service1    SD          95 2003-10-31 10:29:21
3  Vendor3     SD          01                 NaT
4  Vendor4     SD          02                 NaT 

创建的供应商日期的格式为

datetime64[ns]

现在我想创建一个名为

fomatted_date

的新字段，其中

vendor_created_date

字段值的格式应为

MON-yyyyy

&我想删除日期字段中带有

NaT

的行

---

你能告诉我怎么走吗

这是您想要的格式吗

基本上，我们可以先删除

NaN

行，然后调用

apply

并使用

datetime.strftime

应用新格式：

In [24]:

df = df.dropna()
df['fomatted_date'] = df['vendor_created_date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x,'%b-%Y'))
df
Out[24]:
           NAME SETID  VENDOR_ID vendor_created_date fomatted_date
Index                                                             
0       Vendor1    SD         93 2002-11-22 11:04:33      Nov-2002
1       Vendor2    SD         94 2003-08-09 11:40:59      Aug-2003
2      Service1    SD         95 2003-10-31 10:29:21      Oct-2003

---

这是你想要的格式吗

基本上，我们可以先删除

NaN

行，然后调用

apply

并使用

datetime.strftime

应用新格式：

In [24]:

df = df.dropna()
df['fomatted_date'] = df['vendor_created_date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x,'%b-%Y'))
df
Out[24]:
           NAME SETID  VENDOR_ID vendor_created_date fomatted_date
Index                                                             
0       Vendor1    SD         93 2002-11-22 11:04:33      Nov-2002
1       Vendor2    SD         94 2003-08-09 11:40:59      Aug-2003
2      Service1    SD         95 2003-10-31 10:29:21      Oct-2003

---

有几种方法可以做到这一点

一种方法是使用正则表达式（

re

module）搜索已知模式，并用所需的输出替换它

---

另一种方法是使用

datetime

模块，并使用datetime.datetime.strftime将其转换为所需格式。

有几种方法

一种方法是使用正则表达式（

re

module）搜索已知模式，并用所需的输出替换它

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另一种方法是使用

datetime

模块，并使用datetime.datetime.strftime将其转换为所需的格式。

为什么这里有标记？你也在寻找R中的解决方案吗？不管怎样，我现在正在取消标记。为什么这里有一个标记？你也在寻找R中的解决方案吗？不管怎样，我现在正在取消标记。