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如图所示，我有 mm-dd 形式的日期的柱状数据。我需要添加正确的年份（10 月到 12 月的日期是 2017 年，1-1 之后的日期是 2018 年）并创建一个日期时间对象。下面的代码有效，但很难看。有没有更 Pythonic 的方式来实现这一点？ 

import pandas as pd
from datetime import datetime
import io

data = '''Date
1-3
1-2
1-1
12-21
12-20
12-19
12-18'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

for i,s in enumerate(df.Date):
    s = s.split('-')
    if int(s[0]) >= 10:
        s = s[0]+'-'+s[1]+'-17'
    else:
        s = s[0]+'-'+s[1]+'-18'
    df.Date[i] = pd.to_datetime(s)
    print(df.Date[i])

印刷：

2018-01-03 00:00:00
2018-01-02 00:00:00
2018-01-01 00:00:00
2017-12-21 00:00:00
2017-12-20 00:00:00
2017-12-19 00:00:00
2017-12-18 00:00:00
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2 回答 2

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您可以将日期转换为 pandasdatetime对象。然后用 . 修改他们的年份datetime.replace。有关更多信息，请参阅文档。

您可以使用以下代码：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%m-%d")
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: x.replace(year=2017) if x.month in(range(10,13)) else x.replace(year=2018))

输出：

       Date
0   2018-01-03
1   2018-01-02
2   2018-01-01
3   2017-12-21
4   2017-12-20
5   2017-12-19
6   2017-12-18
于 2018-05-04T21:12:02.617 回答
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这是使用pandas矢量化功能的一种方式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'] + \
             np.where(df['Date'].str.split('-').str[0].astype(int).between(10, 12),
                      '-2017', '-2018'))

print(df)

        Date
0 2018-01-03
1 2018-01-02
2 2018-01-01
3 2017-12-21
4 2017-12-20
5 2017-12-19
6 2017-12-18
于 2018-05-04T20:48:07.613 回答