如何解析不同的字符串日期格式？

Question

正在处理 table 混合不同的字符串，可以推导出日期。

    period
0   Q2 '20 Base
1   Q3 '20 Base
2   Q1 '21 Base
3   February '20 Base
4   March '20 Peak
5   Summer 22 Base
6   Winter 20 Peak
7   Summer 21 Base
8   Year 2021
9   October '21 Peak

我希望能够将其解析为时间戳，以便在 python 中进行分析。首先，理想情况下我想解析成 4 个新列 1) 天 2) 月 3) 季度 4) 年。然后使用这些列创建日期时间 (DD-MM-YYYY)。

    period             day  month quarter year
0   Q2 '20 Base         01  04    1       2020
1   Q3 '20 Peak         01  07    3       2020
2   Q1 '21 Base         01  01    1       2021
3   February '20 Base   01  02    1       2020
4   March '20 Peak      01  03    1       2020
5   Summer 22 Base      01  04    2       2022
6   Winter 20 Peak      01  10    4       2020
7   Summer 21 Base      01  04    2       2021
8   Year 2021           01  01    1       2021
9   October '21 Base    01  10    4       2021

如何将其解析为 4 个新列？

Answer 1

我的想法是像这样为您的标识符设置字典数据结构：

datemap = { 'January' :  {'day' : 1, 'month' : 1, 'quarter' : 1}, 
            'February' : {'day' : 1, 'month' : 2, 'quarter' : 1}, 
            'March' :    {'day' : 1, 'month' : 3, 'quarter' : 1}, 
            # and so on ...
            'Spring' : {'day' : 1, 'month' : 1, 'quarter' : 1}, 
            'Summer' : {'day' : 1, 'month' : 4, 'quarter' : 2}, 
            'Fall' :   {'day' : 1, 'month' : 7, 'quarter' : 3}, 
            'Winter' : {'day' : 1, 'month' : 10, 'quarter' : 4}, 
            'Q1' : {'day' : 1, 'month' : 1, 'quarter' : 1}, 
            'Q2' : {'day' : 1, 'month' : 4, 'quarter' : 2}, 
            'Q3' : {'day' : 1, 'month' : 7, 'quarter' : 3}, 
            'Q4' : {'day' : 1, 'month' : 10, 'quarter' : 4}, 
            'Year' : {'day' : 1, 'month' : 1, 'quarter' : 1} }

然后您可以通过查看第一个词 r['period'].split()[0]（或年份的第二个词）来转换给定值 r['period']，如下所示：

df['day'] = df.apply (lambda r: datemap[r['period'].split()[0]]['day'], axis=1)
df['month'] = df.apply (lambda r: datemap[r['period'].split()[0]]['month'], axis=1)
df['quarter'] = df.apply (lambda r: datemap[r['period'].split()[0]]['quarter'], axis=1)
df['year'] = df.apply (lambda r: "20" + r['period'].split()[1][-2:], axis=1)

如何解析不同的字符串日期格式？

How to parse different string date formats?

python

datetime-format

pandas