Создать столбец datetime из месяца и дня с указанием года на основе месяца - PullRequest
Новая
       10

Создать столбец datetime из месяца и дня с указанием года на основе месяца

0 голосов
/ 04 мая 2018

У меня есть столбчатые данные дат в форме мм-дд, как показано. Мне нужно добавить правильный год (даты с октября по декабрь 2017 года, а даты после 1-1 - 2018) и создать объект datetime. Код ниже работает, но это некрасиво. Есть ли более Pythonic способ сделать это? 

import pandas as pd
from datetime import datetime
import io

data = '''Date
1-3
1-2
1-1
12-21
12-20
12-19
12-18'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

for i,s in enumerate(df.Date):
    s = s.split('-')
    if int(s[0]) >= 10:
        s = s[0]+'-'+s[1]+'-17'
    else:
        s = s[0]+'-'+s[1]+'-18'
    df.Date[i] = pd.to_datetime(s)
    print(df.Date[i])

Печать: 

2018-01-03 00:00:00
2018-01-02 00:00:00
2018-01-01 00:00:00
2017-12-21 00:00:00
2017-12-20 00:00:00
2017-12-19 00:00:00
2017-12-18 00:00:00

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 05 мая 2018

Вы можете преобразовать дату в панды datetime объекты. Затем измените их год с помощью datetime.replace. См. документы для получения дополнительной информации.

Вы можете использовать следующий код: 

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%m-%d")
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: x.replace(year=2017) if x.month in(range(10,13)) else x.replace(year=2018))

Выход: 

       Date
0   2018-01-03
1   2018-01-02
2   2018-01-01
3   2017-12-21
4   2017-12-20
5   2017-12-19
6   2017-12-18
0 голосов
/ 04 мая 2018

Это один из способов использования pandas векторизованной функциональности: 

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'] + \
             np.where(df['Date'].str.split('-').str[0].astype(int).between(10, 12),
                      '-2017', '-2018'))

print(df)

        Date
0 2018-01-03
1 2018-01-02
2 2018-01-01
3 2017-12-21
4 2017-12-20
5 2017-12-19
6 2017-12-18
...