我正在处理一个数据集,其中有一个日期列的格式为
这是我的代码:
这是我的数据集输出: table 如果我使用
我的数据来自2个CSV文件。一个包含经济舱机票的信息,另一个包含商务舱机票的信息。这两个数据集都具有相同的格式:
我加载两个数据集的方式是:
然后我像这样合并了两个:
dd-mm-yyyy
,但是这个列是一个对象,我需要将其转换为日期时间格式,以便提取日期的月份。然而,当使用pd.to_datetime
函数时,表示月初的日期,如11-02-2022
,被转换为2022-11-02
,而实际上应该是2022-02-11
。因此,当我尝试提取月份时,结果是11
而不是02
。对于31-03-2022
这样的日期,不会出现这种情况,因为它被转换为2022-03-31
,月份是03
。这是我的代码:
data_flights['date'] = pd.to_datetime(data_flights['date'], format='%d-%m-%Y')
data_flights['month'] = data_flights['date'].dt.month
这是我的数据集输出: table 如果我使用
dayfirst = True
,情况仍然相同。
我正在使用Python 3.9和Jupyter。我的数据来自2个CSV文件。一个包含经济舱机票的信息,另一个包含商务舱机票的信息。这两个数据集都具有相同的格式:
date,airline,ch_code,num_code,dep_time,from,time_taken,stop,arr_time,to,price
11-02-2022,Air India,AI,868,18:00,Delhi,02h 00m,non-stop ,20:00,Mumbai,"25,612"
11-02-2022,Air India,AI,624,19:00,Delhi,02h 15m,non-stop ,21:15,Mumbai,"25,612"
11-02-2022,Air India,AI,531,20:00,Delhi,24h 45m,"1-stop",20:45,Mumbai,"42,220"
11-02-2022,Air India,AI,839,21:25,Delhi,26h 30m,"1-stop",23:55,Mumbai,"44,450"
我加载两个数据集的方式是:
data_economy = pd.read_csv('economy.csv')
data_business = pd.read_csv('business.csv')
然后我像这样合并了两个:
economy_df = data_economy.assign(ticket_class = 0)
business_df = data_business.assign(ticket_class = 1)
data_flights = pd.concat([economy_df,business_df])
pd.to_datetime(data_flights['date'], format='%d-%m-%Y')
是将日期字符串解析为日期序列的正确方法,格式为11-02-2022 (dd-mm-yyyy)。 - undefined