で一貫性のない日時形式に私は次の形式のデータフレームで8月/ 2015年の月のいくつかのデータをしました：パンダ
Timestamp Value
2015-12-08 23:58:00 3.4
2015-12-08 23:59:00 3.2
2015-08-13 00:00:00 1.1
2015-08-13 00:01:00 0.9
YY-DD-MMおよびYY-MM-DD利用可能な2つの形式があります。 （8月13日から開始）。私はこれらを共通のフォーマットに変換するのに苦労しています。どんな助けもありがとう。
おかげ
まず、予想される正しい形式で始まる、datatimeに文字列を変換、およびエラーを無視するように依頼：
：df['Correct'] = pd.to_datetime(df.Timestamp,
format='%Y-%d-%m %H:%M:%S',
errors='coerce')
df.Correct
Out[34]:
0 2015-08-12 23:58:00
1 2015-08-12 23:59:00
2 NaT
3 NaT
Name: Correct, dtype: datetime64[ns]
今、あなたは第二のフォーマットを適用する知っています
df.Correct.update(pd.to_datetime(df[df.Correct.isnull()].Timestamp,
format='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
errors='coerce'))
df
Out[36]:
Timestamp Val Correct
0 2015-12-08 23:58:00 3.4 2015-08-12 23:58:00
1 2015-12-08 23:59:00 3.2 2015-08-12 23:59:00
2 2015-08-13 00:00:00 1.1 2015-08-13 00:00:00
3 2015-08-13 00:01:00 0.9 2015-08-13 00:01:00
これは難しい質問です。あなたが提供したファジーロジックとはるかに多くのデータが必要です。あなたが持っているものを使って、 '' 2015-12-08 'を '' 2015-08-12'に変換する必要があると判断できますが、それはその隣の文脈の中でのみです。ポイントは、これはパンダの質問ではありません。むしろ、それはあなたがデータ質問を台無しにするために叫ぶ人です。 – piRSquared
8月1日から8月31日までの完全な月データがあります。問題は、8月1日から8月12日までのデータの日付形式はyy-dd-mmで、8月13日から8月31日はyy-mm-ddです。値の列を変更せずに一貫性のある日時フォーマットが必要です。 – johndaniel
8月のデータはどうやって知りますか？ 12月のデータではないのですか？この質問への回答は、クリーンアッププロセスのロジックを提供することができます。 – Parfait