Pandas формат даты и времени со многими различными типами даты

Question

Я пытаюсь отформатировать столбец «Данные», чтобы создать шаблон с датами.

Имеются следующие форматы:

1/30/20 16:00
1/31/2020 23:59
2020-02-02T23:43:02

Вот код для фрейма данных.

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
url = "https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports"
csv_only  = [i.split("=")[1][1:-1] for i in requests.get(url).text.split(" ") if '.csv' in i and 'title' in i]

combo = [pd.read_csv(url.replace("github","raw.githubusercontent").replace("/tree/","/")+"/"+f) for f in csv_only]

one_df = pd.concat(combo,ignore_index=True)

one_df["País"] = one_df["Country/Region"].fillna(one_df["Country_Region"])
one_df["Data"] = one_df["Last Update"].fillna(one_df["Last_Update"])

Я попытался добавить приведенный ниже код, но он не принес желаемого результата

pd.to_datetime(one_df['Data'])
one_df.style.format({"Data": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})

Любая помощь?

ОБНОВЛЕНИЕ

Это полный код, но он не работает. Многие исключения напечатаны с разными форматами даты.

import requests
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
url = "https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19/tree/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_daily_reports"
csv_only  = [i.split("=")[1][1:-1] for i in requests.get(url).text.split(" ") if '.csv' in i and 'title' in i]

combo = [pd.read_csv(url.replace("github","raw.githubusercontent").replace("/tree/","/")+"/"+f) for f in csv_only]

one_df = pd.concat(combo,ignore_index=True)

df = pd.DataFrame()
DATE_FORMATS = ["%m/%d/%y %H:%M", "%m/%d/%Y %H:%M", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%d  %H:%M:%S"]

df["Região"] = one_df["Province/State"].fillna(one_df["Admin2"])
df["País"] = one_df["Country/Region"].fillna(one_df["Country_Region"])
df["Data"] = one_df["Last Update"].fillna(one_df["Last_Update"])
df["Confirmados"] = one_df["Confirmed"]
df["Mortes"] = one_df["Deaths"]
df["Recuperados"] = one_df["Recovered"]

def parse(x_):
    for fmt in DATE_FORMATS :
        try:
            tmp = datetime.strptime(x_, fmt).strftime("%m/%d/%Y")
            return tmp
        except ValueError:
            print(x_)

pd.to_datetime(df['Data'])
df['Data'] = df['Data'].apply(lambda x: parse(x))

#df['Data'].strftime('%m/%d/%Y')
#df['Data'] = df['Data'].map(lambda x: x.strftime('%m/%d/%Y') if x else '')

df.to_excel(r'C:\Users\guilh\Downloads\Covid2\Covid-19.xlsx', index=False,  encoding="utf8")
print(df)

Answer 1

from datetime import datetime
import pandas as pd

Вы можете сохранить все возможные форматы в списке как -

DATE_FORMATS = ["%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S", "%m/%d/%y %H:%M", "%m/%d/%Y %H:%M"]

Определить функцию, которая перебирает форматы и пытается их проанализировать. (Исправлена ​​ошибка, из-за которой оператор print должен был находиться за пределами for l oop)

issues = set()
def parse(x_):
    for fmt in DATE_FORMATS:
        try:
            return datetime.strptime(x_, fmt).strftime("%m/%d/%Y")
        except ValueError:
            pass
    issues.add(x_)


sample = ["1/30/20 16:00", "1/31/2020 23:59", "2020-02-02T23:43:02"]

df = pd.DataFrame({'data': sample})
df['data'] = df['data'].apply(lambda x: parse(x))

assert df['Data'].isna().sum() == len(issues) == 0, "Issues observed, nulls observed in dataframe"

print("Done")

Output

         data
0  01/30/2020
1  01/31/2020
2  02/02/2020

Если df.apply() встречается с определенный формат даты, который не был определен в списке, он просто напечатал бы None, так как функция parse()

ничего не вернула бы