import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('sales.csv')
df2 = pd.read_csv('sales1.csv')
df3 = pd.read_csv('sales2.csv')
df4 = pd.read_csv('sales3.csv')
df=pd.concat([df1,df2,df3,df4])
df['Transaction date']
дает мне следующий вывод:
0 01/05/2018
1 30/04/2018
2 30/04/2018
3 25/04/2018
4 23/04/2018
5 23/04/2018
6 22/04/2018
7 22/04/2018
8 22/04/2018
9 21/04/2018
10 18/04/2018
11 18/04/2018
12 17/04/2018
13 17/04/2018
14 16/04/2018
15 15/04/2018
16 15/04/2018
17 15/04/2018
18 14/04/2018
19 14/04/2018
20 14/04/2018
21 13/04/2018
22 13/04/2018
23 13/04/2018
24 11/04/2018
25 11/04/2018
26 10/04/2018
27 09/04/2018
28 09/04/2018
29 07/04/2018
Когда я использую pd.to_datetime(), некоторые месяцы и дни меняются:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('sales.csv')
df2 = pd.read_csv('sales1.csv')
df3 = pd.read_csv('sales2.csv')
df4 = pd.read_csv('sales3.csv')
df=pd.concat([df1,df2,df3,df4])
df['Transaction date'] = pd.to_datetime(df['Transaction date'])
df['Transaction date']
0 2018-01-05
1 2018-04-30
2 2018-04-30
3 2018-04-25
4 2018-04-23
5 2018-04-23
6 2018-04-22
7 2018-04-22
8 2018-04-22
9 2018-04-21
10 2018-04-18
11 2018-04-18
12 2018-04-17
13 2018-04-17
14 2018-04-16
15 2018-04-15
16 2018-04-15
17 2018-04-15
18 2018-04-14
19 2018-04-14
20 2018-04-14
21 2018-04-13
22 2018-04-13
23 2018-04-13
24 2018-11-04
25 2018-11-04
26 2018-10-04
27 2018-09-04
28 2018-09-04
29 2018-07-04
с выхода 24 до 29 месяцаи переключатель даты.Я хочу изменить столбец Transaction date на тип datetime64[ns], но хочу, чтобы мои даты были в одном формате yyyy/mm/dd.
Выше приведен формат: dd/mm/yyyy и с pd.to_datetime() он должен измениться на yyyy-mm-dd.Это работает с выходов с 0 по 23, но с выходов с 24 по 29 изменяется с dd/mm/yyyy на yyyy-dd-mm.Я хочу, чтобы все даты набирали datetime64[ns] в одном и том же формате yyyy-mm-dd.
Не могу найти решение, может кто-нибудь мне помочь?