DataFrame 包含一列具有以下类型的日期：“'5-15-2019'”并且 05152021.I 想要提取它的模式

Question

DataFrame 包含具有以下类型的日期：“21-10-2021”并且 29052021.I 想要提取它的模式。例如'5-15-2019'，它需要产生'%d-%m-%Y' '05152021' 它需要生成 '%d%m%Y'

我这样试过：

search6=[]
for val in list(df.apply(lambda x:re.search('(?:[1-9]|[12][0-9]|3[01])[-](?:[1-9]|10|11|12])[-]\d{2,4}',str(x)))):
if val:
li=val.group()
search6.append(li)
print(search6)

输出：我得到了那些 patterns.i 需要获取模式 '%d-%m-%Y' 的列表，同样我需要获取 '%d%m%Y' 的模式 also.how 我需要这样做吗？任何人都可以帮助 me.Thank 你

Answer 1

您可以使用内部 pandas 方法 pandas._libs.tslibs.parsing.guess_datetime_format。请注意，这不是 public API 的一部分，因此该功能将来可能会在没有任何警告的情况下更改。

选项 1

from pandas._libs.tslibs.parsing import guess_datetime_format
s = pd.Series(['21-10-2021', '29052021', '5-15-2019', '05152021', '20000101', '01-01-2001'])

s.map(lambda x: guess_datetime_format(x, dayfirst=True))

选项 2

....YYYY 日期不受支持。对于那些你需要通过临时添加破折号来作弊的人：

def parse(x):
    out = guess_datetime_format(x, dayfirst=True)
    if out is None and x.isdigit() and len(x)==8:
        out = (guess_datetime_format(f'{x[:2]}-{x[2:4]}-{x[4:]}',
                                     dayfirst=True)
               .replace('-', '')
              )
    return out

s.map(parse)

示例：

         date   option1   option2
0  21-10-2021  %d-%m-%Y  %d-%m-%Y
1    29052021      None    %d%m%Y
2   5-15-2019  %m-%d-%Y  %m-%d-%Y
3    05152021      None    %m%d%Y
4    20000101    %Y%m%d    %Y%m%d
5  01-01-2001  %d-%m-%Y  %d-%m-%Y

DataFrame 包含一列具有以下类型的日期：“'5-15-2019'”并且 05152021.I 想要提取它的模式

DataFrame contains a column of dates which are having these types: "'5-15-2019'" and 05152021.I want to extract pattern of it

python

date

dataframe

pandas

选项 1

选项 2