我尝试将csv文件中名为date的列的值转换为其他格式，例如：
transfer id,player id,player name,season,date
732058,1126,,12/13,Jul 1- 2012
581951,1126,,11/12,Jun 3- 2011
295000,1126,,09/10,Aug 12- 2009
98459,1126,,06/07,Nov 6- 2006
7267,1126,,03/04,Jul 2- 2003
...
我希望得到像
这样的结果transfer id,player id,player name,season,date
732058,1126,,12/13,2012-07-01
581951,1126,,11/12,2011-06-03
295000,1126,,09/10,2009-08-12
98459,1126,,06/07,2006-11-06
7267,1126,,03/04,2003-07-02
...
由于存储在csv文件中的数据是字符串，我编写了一个可以转换日期格式的方法：
import time
# convert date from original format to new format
def date_convert(_date,fmt_original,fmt_new):
if date_validate(_date,fmt_original):
timeArray=time.strptime(_date,fmt_original)
return time.strftime(fmt_new,timeArray)
else:
return '0001-01-01'
def date_validate(_date,fmt_original):
try:
time.strptime(_date, fmt_original)
return True
except ValueError:
return False
然后我尝试更改csv文件中的日期，并尝试使用pandas，@MaxU告知：
我写了像
这样的代码import pandas as pd
import date_format
df=pd.read_csv('the_transfer_info_test.csv',delimiter=',')
df.date=date_format.date_convert(df.date, '%b %d- %Y', '%Y-%m-%d')
print df
起初我得到了这样的例外：
TypeError: expected string or buffer
我认为它可能与数据类型有关，因为df.date在pandas中获得了一个Series类型，所以我编码为
df.date=date_format.date_convert(str(df.date), '%b %d- %Y', '%Y-%m-%d')
但它返回所有0001-01-01这是date_format中的例外日期，因此我搜索了如何将Series转换为String并找到类似的答案
@Amit，我尝试了以下方法：
df['date'].astype(basestring)
df.date.apply(str)
df['date'].astype(str)
df['date'].astype('str')
但他们不适合我，我得到了同样的例外：
TypeError: expected string or buffer
我想知道如何在csv文件中转换特定的列值，或者是否使用pandas。
BTW，我的python版本为2.7.12，IDE PyCharm和Anoconda 4.0.0以及pandas 0.18.0。
感谢任何帮助，谢谢。
感谢@jezrael，对于我上面的示例，它都运行良好，我的错是我的意思是简化我的问题并简化我的问题，实际上我的原始数据就像：
transfer id,player id,player name,season,date,move from,move from id,move to,move to id,market value,transfer fee
732058,1126,,12/13,Jul 1- 2012,e-frankfurt,24,1-fc-koln,3,£1.06m,Free transfer
581951,1126,,11/12,Jul 1- 2011,fc-st-pauli,35,eintracht-frankfurt,24,£1.70m,£425k
295000,1126,,09/10,Jul 1- 2009,alem-aachen,8,fc-st-pauli,35,£850k,Free transfer
98459,1126,,06/07,Jul 1- 2006,1860-munich,72,alemannia-aachen,8,£1.36m,£765k
7267,1126,,03/04,Jul 1- 2003,stuttgart-ii,102,tsv-1860-munich,72,-,£21k
...
实际上这些方法适用于我的数据的一部分我的意思是如果我使用相同格式的几条线测试它，但是当涉及到大约40000条记录的原始数据时，它＆这些方法不再起作用，对于to_datetime方法，我得到了一个异常，如
ValueError: time data '-' does not match format '%b %d- %Y' (match)
，第二种方法为parse_dates时，日期格式与Jun 11- 2016保持一致。
再次，任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分：1)
我认为你需要to_datetime：
df.date = pd.to_datetime(df.date, format='%b %d- %Y')
print (df)
transfer id player id player name season date
0 732058 1126 NaN 12/13 2012-07-01
1 581951 1126 NaN 11/12 2011-06-03
2 295000 1126 NaN 09/10 2009-08-12
3 98459 1126 NaN 06/07 2006-11-06
4 7267 1126 NaN 03/04 2003-07-02
但似乎您可以在read_csv中使用参数parse_dates：
import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO
temp=u"""transfer id,player id,player name,season,date
732058,1126,,12/13,Jul 1- 2012
581951,1126,,11/12,Jun 3- 2011
295000,1126,,09/10,Aug 12- 2009
98459,1126,,06/07,Nov 6- 2006
7267,1126,,03/04,Jul 2- 2003
"""
#after testing replace StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(StringIO(temp), parse_dates=['date'])
print (df)
transfer id player id player name season date
0 732058 1126 NaN 12/13 2012-07-01
1 581951 1126 NaN 11/12 2011-06-03
2 295000 1126 NaN 09/10 2009-08-12
3 98459 1126 NaN 06/07 2006-11-06
4 7267 1126 NaN 03/04 2003-07-02
通过评论编辑：
您需要参数errors='coerce'来替换错误数据（格式与NaT不匹配）：
df.date = pd.to_datetime(df.date, format='%b %d- %Y', errors='coerce')
print (df)
transfer id player id player name season date move from \
0 732058 1126 NaN 12/13 Jul 1- 2012 e-frankfurt
1 581951 1126 NaN 11/12 Jul 1- 2011 fc-st-pauli
2 295000 1126 NaN 09/10 Jul 1- 2009 alem-aachen
3 98459 1126 NaN 06/07 Jul 1- 2006 1860-munich
4 7267 1126 NaN 03/04 Jul 1- 2003 stuttgart-ii
5 7267 1126 NaN 03/04 - stuttgart-ii
move from id move to move to id market value transfer fee
0 24 1-fc-koln 3 £1.06m Free transfer
1 35 eintracht-frankfurt 24 £1.70m £425k
2 8 fc-st-pauli 35 £850k Free transfer
3 72 alemannia-aachen 8 £1.36m £765k
4 102 tsv-1860-munich 72 - £21k
5 102 tsv-1860-munich 72 - £21k
df.date = pd.to_datetime(df.date, format='%b %d- %Y', errors='coerce')
print (df)
transfer id player id player name season date move from \
0 732058 1126 NaN 12/13 2012-07-01 e-frankfurt
1 581951 1126 NaN 11/12 2011-07-01 fc-st-pauli
2 295000 1126 NaN 09/10 2009-07-01 alem-aachen
3 98459 1126 NaN 06/07 2006-07-01 1860-munich
4 7267 1126 NaN 03/04 2003-07-01 stuttgart-ii
5 7267 1126 NaN 03/04 NaT stuttgart-ii
move from id move to move to id market value transfer fee
0 24 1-fc-koln 3 £1.06m Free transfer
1 35 eintracht-frankfurt 24 £1.70m £425k
2 8 fc-st-pauli 35 £850k Free transfer
3 72 alemannia-aachen 8 £1.36m £765k
4 102 tsv-1860-munich 72 - £21k
5 102 tsv-1860-munich 72 - £21k