Convert Pandas Column to DateTime II

Question

Я пытаюсь преобразовать столбец строк DateTime в Pandas-приемлемый формат Datetime. Конечно, я уже поиграл в Google и попробовал несколько решений. Convert Pandas Column to DateTime

Это один из самых обнадеживающих для меня, но оба рекомендуемых способа не работали для моего набора данных. Подробности: Название: Dataset совместно,

Колонка: индекс-колонка,

Формат: 15.07.2015 24:00 без большего количества Blancs до или после.

Мои усилия:

co['newdate'] = pd.to_datetime(co.index, format='%d.%m.%Y %H:%M') 

Следующий один я пытался после того как я преобразовал Index-седловины к "нормальной" колонке под названием "Datum"

co['newdate'] = co['Datum'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%d.%m.%Y %H:%M')) 

Ошибка: данные времени '15 .07 .2015 24:00 'не соответствует формату'% d.% M.% Y% H:% M '

эта ошибка возникает в обоих решениях. Любая идея?

Answer 1

Ваша строка формата является правильным, но ваши данные не, 24 не является допустимым час компонент, следовательно, ошибка:

In [138]: 

pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M') 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format) 
    329    try: 
--> 330     values, tz = tslib.datetime_to_datetime64(arg) 
    331     return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz) 

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.datetime_to_datetime64 (pandas\tslib.c:23823)() 

TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'> 

During handling of the above exception, another exception occurred: 

ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-138-1546fb6950f0> in <module>() 
----> 1 pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M') 

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in to_datetime(arg, errors, dayfirst, utc, box, format, exact, coerce, unit, infer_datetime_format) 
    343   return _convert_listlike(arg, box, format) 
    344 
--> 345  return _convert_listlike(np.array([ arg ]), box, format)[0] 
    346 
    347 class DateParseError(ValueError): 

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format) 
    331     return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz) 
    332    except (ValueError, TypeError): 
--> 333     raise e 
    334 
    335  if arg is None: 

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format) 
    305      try: 
    306       result = tslib.array_strptime(
--> 307        arg, format, exact=exact, coerce=coerce 
    308      ) 
    309      except (tslib.OutOfBoundsDatetime): 

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:39900)() 

ValueError: time data '15.07.2015 24:00' does not match format '%d.%m.%Y %H:%M' (match) 

пока 23:59 разбирает прекрасно

In [139]: 
pd.to_datetime('15.07.2015 23:59', format = '%d.%m.%Y %H:%M') 

Out[139]: 
Timestamp('2015-07-15 23:59:00') 

Вы должны заменить 24 с использованием 0 для проведения анализа:

In [140]: 
pd.to_datetime('15.07.2015 00:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M') 

Out[140]: 
Timestamp('2015-07-15 00:00:00') 

Так что вы можете сделать, это вызвать vectorised str.replace исправить эти странствующий час значения:

In [144]: 
df = pd.DataFrame({'date':['15.07.2015 24:00']}) 
print(df) 
df['date'] = df['date'].str.replace('24:','00:') 
print(df) 
pd.to_datetime(df['date'], format = '%d.%m.%Y %H:%M') 

       date 
0 15.07.2015 24:00 
       date 
0 15.07.2015 00:00 
Out[144]: 
0 2015-07-15 
Name: date, dtype: datetime64[ns] 

Так что в вашем случае вы можете сделать:

co.index = co.index.str.replace('24:','00:') 

, а затем преобразовывают, как и прежде