Python pandas整数YYYYMMDD到datetime

Question

为此提前道歉,但经过两个小时的搜索和尝试,我无法在这里得到正确的答案.我有一个数据框,通过pandas io sql.read_frame()填充.事实证明对我来说太过分了dtype int64.整数是格式YYYYMMDD.例如20070530- 2007年5月30日.我尝试了一系列方法,最明显的是;

pd.to_datetime(dt['Date']) 和 pd.to_datetime(str(dt['Date']))

功能上有多种变化的不同参数.

结果充其量只是将日期解释为时间.日期设置为1970-01-01- 结果如上例所示1970-01-01 00:00:00.020070530

我也尝试过.map()在simular帖子中找到的各种函数.

我注意到根据np.date_range()可以解释格式的字符串值YYYYMMDD,但这是我最接近看到解决方案.

如果有人有答案,我会非常感激!

编辑:鉴于Ed Chum的答案,问题很可能与编码有关.rep()在dataFrame的子集上产生:

OrdNo LstInvDt \n0
9 20070620 \n1
11 20070830 \n2
19 20070719 \n3
21 20070719 \n4
23 20070719 \n5
26 20070911 \n7
29 20070918 \n8
31 0070816 \n9
34 20070925 \n10

这是LstInvDtdtype int64的时候.

Answer 1

to_datetime 接受格式字符串:

In [92]:

t = 20070530
pd.to_datetime(str(t), format='%Y%m%d')
Out[92]:
Timestamp('2007-05-30 00:00:00')

例:

In [94]:

t = 20070530
df = pd.DataFrame({'date':[t]*10})
df
Out[94]:
       date
0  20070530
1  20070530
2  20070530
3  20070530
4  20070530
5  20070530
6  20070530
7  20070530
8  20070530
9  20070530
In [98]:

df['DateTime'] = df['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x), format='%Y%m%d'))
df
Out[98]:
       date   DateTime
0  20070530 2007-05-30
1  20070530 2007-05-30
2  20070530 2007-05-30
3  20070530 2007-05-30
4  20070530 2007-05-30
5  20070530 2007-05-30
6  20070530 2007-05-30
7  20070530 2007-05-30
8  20070530 2007-05-30
9  20070530 2007-05-30
In [99]:

df.dtypes
Out[99]:
date                 int64
DateTime    datetime64[ns]
dtype: object

编辑

实际上,将类型转换为字符串然后将整个系列转换为日期时间更快,而不是在每个值上调用apply:

In [102]:

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d')
df
Out[102]:
       date   DateTime
0  20070530 2007-05-30
1  20070530 2007-05-30
2  20070530 2007-05-30
3  20070530 2007-05-30
4  20070530 2007-05-30
5  20070530 2007-05-30
6  20070530 2007-05-30
7  20070530 2007-05-30
8  20070530 2007-05-30
9  20070530 2007-05-30

计时

In [104]:

%timeit df['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x), format='%Y%m%d'))

100 loops, best of 3: 2.55 ms per loop
In [105]:

%timeit pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d')
1000 loops, best of 3: 396 µs per loop