У меня есть столбец смешанного формата в кадре данных из pd.read_csv ().Существует много информации об обработке даты и времени, но я не нашел ничего для этой конкретной проблемы:
2 типа времени данных:
Пользовательский дд / мм /гггг чч: мм, который отображается в Excel как таковой: 10/03/2018 07: 18
Общие сведения, которые отображаются в Excel как таковые: 13.08.2008 2:28:34:00
Я использовал:
df.Last_Updated = pd.to_datetime(df['Last_Updated'])
df = df.sort_values('Last_Updated').drop_duplicates(['Name'], keep='last')
Но я получаю смешанную группу, где пользовательский формат возвращается как другой тип времени данных:
гггг-мм-дд чч: мм: сс и отображается в моем экспорте в Excel как 2017-11-22 19: 54: 35
После проверки изменяется дд / мм / ггггчч: мм (09.02.2008, 17:55:44) формат в гггг-мм-дд чч: мм: сс (2018-02-09 17:55:44), и так как я должен выполнить исключение типа«старше» это вызывает ошибки;в данном конкретном случае компьютер, последний раз подключенный к сентябрю, возвращает его в феврале.
Кто-нибудь знает способ унификации формата datetime?
Формат даты:
из блокнота:
X = "10/2/2018 10:07:31 PM"
Y = "8/13/2018 2:28:34 PM"
из CSV (и путем открытия .txt через Excel):
X = 10/02/2018 22:07 PM
Y = 8/13/2018 2:28:34 PM
после даты и времени, примененных в коде:
X = 02/10/2018 22:07:31
Y = 13/08/2018 14:28:34