Переименование НЕКОТОРЫХ столбцов в пандах
У меня есть файл csv, который я получаю в виде отчета, и его заголовок выглядит так:
ln;7,26;7,27;7,28;7,29;7,3;7,31;8,01;8,02;8,03;8,04;8,05;8,06;8,07;8,08;8,09;name
Цифры должны быть датами (7,29 - 29 июля, 7,3 - 30 июля). Как я могу преобразовать их в фактический формат даты, если я использую панды? Поскольку это из отчета, мне нужен способ автоматически форматировать их ежедневно.
Заранее спасибо!
Здесь нет ничего примечательного - я новичок в python и pandas, просто взял их в руки, чтобы облегчить себе работу. Датой может быть 2018 год.
Я предполагаю, что это должен быть 7,30, а не 7,3;?
Ответы 1
Попробуем pd.to_datetime:
pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
DatetimeIndex(['2018-07-26', '2018-07-27', '2018-07-28', '2018-07-29',
'2018-07-03', '2018-07-31', '2018-08-01', '2018-08-02',
'2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06',
'2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
Просто верните результат обратно:
c = df.columns.tolist()
c[1:-1] = pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
df.columns = c
К сожалению, временный список необходим, потому что pd.Index не поддерживает изменяемые операции.
Спасибо, все работает! Хотя я его сильно доработал. Я выложу свою версию завтра, если тебе интересно
Покажите, пожалуйста, что вы пробовали. Ни один из них не содержит год, и это означает, что для даты по умолчанию будет установлено значение 1900.