Python 日期和时间列具有混合格式

我在确定日期和时间时遇到了一些问题。 我有一个包含日期和时间的数据文件。 下面是代表我的部分数据的示例日期

data = pd.DataFrame()
data['Date'] = ['01 Jul 2014 - Qualification','30 Sep 2014 - Group Stage','17 Mar 2015 - Play Offs',' 19:00:00']
data ['ID'] = [1,2,3,4]

我创建了一个新列，并尝试使用datetime设置格式，如下所示：

data['date1'] = pd.to_datetime(data.Date,errors = 'coerce')

我在约会时间里得到了所有的NaT。 我还想创建两个新列，如时间列和阶段，以表示时间和游戏阶段

我可以知道如何处理这个问题吗

谢谢

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Zep

日期列中的文本不仅仅是日期/时间。无法将其转换为datetime对象。您需要将文本的日期/时间部分与其余部分隔离开来。为此，您可以在

-

上拆分并展开，以在临时数据框

df_temp

的单独列中获取阶段文本和日期，然后使用这些列在现有数据框中分配和创建：

In [27]: df_temp = data['Date'].str.split('-', expand=True)

In [28]: data['date1'] = df_temp[0]

In [29]: data['stage'] = df_temp[1]

In [30]: data
Out[30]:
                          Date  ID         date1           stage
0  01 Jul 2014 - Qualification   1  01 Jul 2014    Qualification
1    30 Sep 2014 - Group Stage   2  30 Sep 2014      Group Stage
2      17 Mar 2015 - Play Offs   3  17 Mar 2015        Play Offs
3                     19:00:00   4      19:00:00            None

In [31]: data['date1'] = pd.to_datetime(data.date1,errors = 'coerce')

In [32]: data
Out[32]:
                          Date  ID      date1           stage
0  01 Jul 2014 - Qualification   1 2014-07-01   Qualification
1    30 Sep 2014 - Group Stage   2 2014-09-30     Group Stage
2      17 Mar 2015 - Play Offs   3 2015-03-17       Play Offs
3                     19:00:00   4        NaT            None

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Date

列中的文本不仅仅是日期/时间。无法将其转换为datetime对象。您需要将文本的日期/时间部分与其余部分隔离开来。为此，您可以在

-

上拆分并展开，以在临时数据框

df_temp

的单独列中获取阶段文本和日期，然后使用这些列在现有数据框中分配和创建：

In [27]: df_temp = data['Date'].str.split('-', expand=True)

In [28]: data['date1'] = df_temp[0]

In [29]: data['stage'] = df_temp[1]

In [30]: data
Out[30]:
                          Date  ID         date1           stage
0  01 Jul 2014 - Qualification   1  01 Jul 2014    Qualification
1    30 Sep 2014 - Group Stage   2  30 Sep 2014      Group Stage
2      17 Mar 2015 - Play Offs   3  17 Mar 2015        Play Offs
3                     19:00:00   4      19:00:00            None

In [31]: data['date1'] = pd.to_datetime(data.date1,errors = 'coerce')

In [32]: data
Out[32]:
                          Date  ID      date1           stage
0  01 Jul 2014 - Qualification   1 2014-07-01   Qualification
1    30 Sep 2014 - Group Stage   2 2014-09-30     Group Stage
2      17 Mar 2015 - Play Offs   3 2015-03-17       Play Offs
3                     19:00:00   4        NaT            None

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您可以在此处将正则表达式用于：

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您可以在此处将正则表达式用于：

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你能发布示例输出吗…你到底想要什么！！你能发布示例输出吗…你到底想要什么！！你好，amanb，谢谢你的及时回复，很抱歉我延迟回复。时间栏怎么样？我想创建一个表示时间的新列。您可以像其他列一样创建新列，但我在现有列中都找不到特定于时间的信息。如果您有例如的时间数据列表，那么只需执行

df['time']=#time data

Hi amanb，感谢您的及时回复，并对我的回复延迟表示抱歉。时间栏怎么样？我想创建一个表示时间的新列。您可以像其他列一样创建新列，但我在现有列中都找不到特定于时间的信息。如果您有时间数据作为示例列表，那么只需执行

df['time']=#time data

Hi Jez，非常感谢您对我的查询的及时回复。很抱歉延迟回复。游戏阶段和时间栏怎么样？谢谢你，非常感谢你对我的问题的及时回复。很抱歉延迟回复。游戏阶段和时间栏怎么样？谢谢

#https://stackoverflow.com/a/46069885
pat = r'((?:\d{,2}\s)?(?:Jan|Feb|Mar|Apr|May|Jun|Jul|Aug|Sep|Oct|Nov|Dec)[a-z]*(?:-|\.|\s|,)\s?\d{,2}[a-z]*(?:-|,|\s)?\s?\d{2,4})'

s = data['Date'].str.extract(pat, expand=False)
data['date1']  = pd.to_datetime(s, errors = 'coerce')
print (data)
                          Date  ID      date1
0  01 Jul 2014 - Qualification   1 2014-07-01
1    30 Sep 2014 - Group Stage   2 2014-09-30
2      17 Mar 2015 - Play Offs   3 2015-03-17
3                     19:00:00   4        NaT