Pandas用固定日期填充缺失的日期值

Question

我有一种情况，我试图使用标准日期估算日期列中缺失的值。我使用以下代码，但丢失的值仍然保持原样，不会被我使用的日期所取代。

df:

termination_date
2020-06-28 00:00:00
2020-07-13 00:00:00
2020-08-11 00:00:00
2020-08-11 00:00:00

现在，为了替换缺失的值，我想使用日期"2020-07-31 00:00:00"，我使用以下代码：

df['termination_date'] = df['termination_date'].fillna(value=pd.to_datetime('2020-07-31 00:00:00'))

输出应该是这样的：

termination_date
2020-06-28 00:00:00
2020-07-31 00:00:00
2020-07-13 00:00:00
2020-08-11 00:00:00
2020-07-31 00:00:00
2020-08-11 00:00:00

Answer 1

将值转换为日期时间，将非日期时间转换为NaT，因此可能被fillna:替换

df['termination_date'] = (pd.to_datetime(df['termination_date'], errors='coerce')
.fillna(pd.to_datetime('2020-07-31')))
#because same times 00:00:00 are not shown
print (df)
termination_date
0       2020-06-28
1       2020-07-31
2       2020-07-13
3       2020-08-11
4       2020-07-31
5       2020-08-11
print(df['termination_date'].tolist())
[Timestamp('2020-06-28 00:00:00'), Timestamp('2020-07-31 00:00:00'),
Timestamp('2020-07-13 00:00:00'), Timestamp('2020-08-11 00:00:00'), 
Timestamp('2020-07-31 00:00:00'), Timestamp('2020-08-11 00:00:00')]
print (df.termination_date.dtypes)
datetime64[ns]

Answer 2

来自您的DataFrame:

>>> df = pd.DataFrame({'termination_date': ["2020-06-28 00:00:00",
...                                         "",
...                                         "2020-07-13 00:00:00",
...                                         "2020-08-11 00:00:00",
...                                         "",
...                                         "2020-08-11 00:00:00"]}, 
...                   index = [0, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> df
termination_date
0   2020-06-28 00:00:00
1   
2   2020-07-13 00:00:00
3   2020-08-11 00:00:00
4   
5   2020-08-11 00:00:00

我们可以使用loc将缺失的值替换为pd.to_datetime('2020-07-31 00:00:00')，以获得预期结果：

>>> df.loc[df['termination_date'] == '', 'termination_date'] = pd.to_datetime('2020-07-31 00:00:00')
>>> df
termination_date
0   2020-06-28 00:00:00
1   2020-07-31 00:00:00
2   2020-07-13 00:00:00
3   2020-08-11 00:00:00
4   2020-07-31 00:00:00
5   2020-08-11 00:00:00

最后，我们可以将列转换为Datetime格式，以确保没有string值：

df['termination_date'] = pd.to_datetime(df['termination_date'])