Question

我有一个包含患者和手术的数据框，其中有6个日期列。日期的格式为日月年。为了获得住院时间，我需要从出院日期（DISDATE）中减去入院日期[ADMIDATE]。我想将日期列更改为日期时间列。

例如

    ADMIDATE    DISDATE
0   06/06/2014  07/06/2014
1   23/06/2014  23/06/2014

如果使用

pd.read_csv('/Users/.......csv', parse_dates=['ADMIDATE', 'DISDATE'])

我知道

    ADMIDATE    DISDATE
0   2014-06-06  2014-07-06
1   2014-06-23  2014-06-23

和6月7日变为7月6日。（DISDATE，第[0]行）如果我使用更严格的

for col in ['ADMIDATE', 'DISDATE']:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col], format='%d/%m/%Y')

有效

ADMIDATE    DISDATE
0   2014-06-06  2014-06-07
1   2014-06-23  2014-06-23

但是它不会接受许多空行，例如在数据收集时患者尚未出院。我可以在excel中格式化日期列，以将csv转换为年-月-日格式，然后使用解析日期，它可以正常工作，但是我想知道我可以使用to_datetime来做什么。

Answer 1

`dayfirst`

此参数强制解析器首先解释日期

df.apply(pd.to_datetime, dayfirst=True)

    ADMIDATE    DISDATE
0 2014-06-06 2014-06-07
1 2014-06-23 2014-06-23

要指定列：

df[['ADMIDATE', 'DISDATE']].apply(pd.to_datetime, dayfirst=True)

    ADMIDATE    DISDATE
0 2014-06-06 2014-06-07
1 2014-06-23 2014-06-23

`error='coerce'`

要容纳丢失的数据：

df[['ADMIDATE', 'DISDATE']].apply(
    pd.to_datetime, dayfirst=True, errors='coerce'
)

    ADMIDATE    DISDATE
0 2014-06-06 2014-06-07
1 2014-06-23 2014-06-23

熊猫-将日期转换为日期时间，年月日至年月日均无法解析日期

1 个答案:

`dayfirst`

`error='coerce'`