如何在熊猫数据框中将日期类型从'year_week'更改为'day_month_year'格式？

Question

数据集图像

我有一个数据集，但日期以year_week格式给出。我想将其更改为正常的'day_month_year'格式，并将其设置为索引。

df["Date"] = df["year_week"].astype(str)
df["Date"]=pd.to_datetime(df["Date"])
df['Date'] = df['Date'].dt.strptime("{}-{}-1".format(int(df['Date'].split('-')[0]),  int(df['Date'].split('-')[1])), '%Y-%W-%w')
df.set_index('Date',inplace=True)
df.drop('year_week',inplace=True,axis=1)
df.head()

但是它给出了坏的月号13;必须是1-12错误your text

Answer 1

将工作日附加为字符串(参见:strftime/strptime格式代码)，解析为datetime，然后格式化为所需格式的字符串:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"year_week": ["2020-01", "2020-02"]})
# parse to datetime, then format to string
df["day_month_year"] = pd.to_datetime(df["year_week"]+"-0", format="%Y-%W-%w").dt.strftime("%d-%m-%Y")
print(df)
year_week day_month_year
0   2020-01     12-01-2020
1   2020-02     19-01-2020