Python 将字符串系列转换为datetimeobjects以提取月份和年份

使用Python3 for ML，我今天遇到的一个问题是。我有一个熊猫数据框，其中一列包含日期

data['Allfast time'].head()
0    31-Dec-14 17:55:00
1    31-Dec-14 22:55:00
2    31-Dec-14 09:30:00
3    01-Jan-15 10:55:00
4    01-Jan-15 21:15:00
Name: Allfast time, dtype: object

to_datetime（）命令出现以下错误：

TypeError: object of type 'datetime.time' has no len()

如何创建一个新的列data['month']，该列仅包含从数据['Allfast time']中提取的月份

谢谢大家!

我认为您需要转换为datetime列

Allfast time

，然后使用和：

---

错误消息意味着您的序列不仅包含字符串，而且在 至少有一个

datetime.time

对象。例如，可以通过以下方式再现错误消息：

In [35]: test = pd.Series(['31-Dec-14 17:55:00', DT.time(21,15,00),])
In [36]: pd.to_datetime(test)
TypeError: object of type 'datetime.time' has no len()

因此，要将这组混杂的对象转换为时间戳，请将

errors='concurve'

传递到

pd.to\u datetime

。无效的日期字符串和

datetime.time

对象将被

NaT

（）对象替换：

屈服

0    12.0
1    12.0
2    12.0
3     1.0
4     1.0
5     NaN
6     1.0
7     1.0
Name: Allfast time, dtype: float64

---

由于

datetime.time

没有月份，因此最好指定NaN来表示缺少的月份。

这些字符串在这里吗？如果是这样的话，

data['month']=pd.to_datetime（data['Allfast time']）。dt.month

将起作用是的，确实如此！非常感谢。

import pandas as pd
import datetime as DT
df = pd.DataFrame(
    {'Allfast time': 
     ['31-Dec-14 17:55:00', '31-Dec-14 22:55:00', '31-Dec-14 09:30:00',
      '01-Jan-15 10:55:00', '01-Jan-15 21:15:00', 
      DT.time(21,15,00), DT.date(2000,1,1), DT.datetime(2000,1,1,8,10,20)]})

df['Allfast time'] = pd.to_datetime(df['Allfast time'], errors='coerce')
print(df['Allfast time'].dt.month)

0    12.0
1    12.0
2    12.0
3     1.0
4     1.0
5     NaN
6     1.0
7     1.0
Name: Allfast time, dtype: float64