pandas strptime() 参数 1 必须是 str，而不是系列时间序列转换
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strptime() argument 1 must be str, not Series time series convert
提问by qing zhangqing
I use datetime to read time from json, the code for single time works well,
我使用 datetime 从 json 中读取时间，单个时间的代码运行良好，
import datetime
data=datetime.datetime.strptime('Apr 12, 2018', '%b %d, Y').strftime('%m/%d/%Y')
However, when I try to apply it into data frame, I have error.
但是，当我尝试将其应用到数据框中时，出现错误。
df_newtime=datetime.datetime.strptime(old_df['oldDate'],'%b %d, %Y').strftime('%m/%d/%Y')
the error is TypeError: strptime() argument 1 must be str, not Series
错误是 TypeError: strptime() argument 1 must be str, not Series
采纳答案by YOLO
You can do it in two ways:
你可以通过两种方式做到这一点：
Method 1:
方法一：
Here we pass a string to the function using map
这里我们使用一个字符串传递给函数 map
list(map(lambda x: datetime.datetime.strptime(x,'%b %d, %Y').strftime('%m/%d/%Y'), old_df['oldDate']))
Method 2:
方法二：
Here we pass a series
这里我们通过一个系列
pd.to_datetime(old_df['oldDate'], format='%b %d, %Y')
回答by sakurashinken
old_df['oldDate']will return the column containing the dates, which is a series.
old_df['oldDate']将返回包含日期的列，这是一个系列。
You can solve this issue by using the .apply function in pandas to apply a function to every row of a dataframe. See here
您可以通过使用 pandas 中的 .apply 函数将函数应用于数据帧的每一行来解决此问题。看这里
def date_convert(date_to_convert):
return datetime.datetime.strptime(date_to_convert, '%b %d,
%Y').strftime('%m/%d/%Y')
new_df['new_date'] = old_df['oldDate'].apply(date_convert)
