如何使用python清理列并转换为datetime

Question

我正在将我的数据从JSON解析为以下DataFrame，但无法从readingtime列中删除多余的内容并将其转换为datetime格式

                        readingtime                      deviceId  
0  {u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'}           1224EG12

我尝试使用replace，lstring rstring，但无法替换thr readingtime列中的额外字符

^{pr2}$

也试过loc，但没有出错

编辑时间：

我希望最后的阅读时间是 ‘2014-11-04 17:27:50.000+000’ 我要将其转换为datetime-yyyy-mm-dd hh:mm:不锈钢密耳+协调世界时

Answer 1

尝试使用ast模块。与ast.literal_评估（）将readingtime列转换为dict，然后从刚才创建的dict调用键“$date”。在

import ast

readingtime = "{u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'}"
da2 = ast.literal_eval(readingtime)
dat = da2['$date']

print(dat)

dat现在包含纯日期字符串，可以用datetime进行转换。在

马辛兹

Answer 2

假设da2['reading_time]返回一个dict

da2['reading_time]['$date'] 

将返回值，即2014-11-04 17:27:50.000+000

另一种方法是：

^{pr2}$

Answer 3

您可以对数据帧的列应用lambda函数，通过x['$date']从字典中提取日期，然后只获取日期/时间部分（忽略时间偏移）。由于这是一个“datetime naive”对象，Python不知道如何处理任何时区调整。使用这个剥离的日期/时间字符串（例如“2014-11-04T17:27:50.000”）作为strptime的输入。在

import datetime as dt

df = pd.DataFrame({'deviceId': {0: '1224EG12', 1: '1224EG13'},
 'readingtime': {0: {u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'},
  1: {u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'}}})

>>> df
   deviceId                                  readingtime
0  1224EG12  {u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'}
1  1224EG13  {u'$date': u'2014-11-04T17:27:50.000+0000'}


>>> df.readingtime.apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x['$date'][:-7], 
                                                        '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')) 
0   2014-11-04 17:27:50
1   2014-11-04 17:27:50
Name: readingtime, dtype: datetime64[ns]