R語言如何用strptime把表格中的月份那一列從英文變成數字
时间: 2024-09-09 12:17:24 浏览: 47
在R语言中,如果你想要将表格中的月份列从英文转换为数字,可以使用`strptime`函数配合`as.numeric`来完成这个任务。假设你有一个数据框(data frame),其中包含一个月份的英文列,名为`months_column`,以下是如何操作的:
```r
library lubridate
# 假设你的数据框叫df,月份列名为"months_column"
months_in_numbers <- function(month_str) {
# 使用strptime将英文月份转换为日期时间格式
date_format <- "%B" # 英文月份的格式
parsed_date <- strptime(month_str, format = date_format)
# 把日期提取出来并转换为数字表示的月份
as.numeric(format(parsed_date, "%m"))
}
# 应用这个函数到数据框的相应列
df$months_column_num <- sapply(df$months_column, months_in_numbers)
```
上述代码首先定义了一个匿名函数`months_in_numbers`,它接受一个英文月份字符串,将其转换为 `%m` 格式的数字月份。然后通过`sapply`函数应用这个函数到数据框的`months_column`上。
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如何用strptime吧表格中的月份那一列從英文變成中文
在R语言中,如果你有一个包含英文月份名称的表格,并且你想将其转换为中文,你可以使用`strptime()`函数配合`strftime()`函数一起工作。首先,你需要一个包含所有月份英文和中文对照的映射表。下面是一个基本步骤:
1. **创建映射表**:
创建一个数据框,其中包含英文和对应的中文月份名称,比如:
```r
month_map <- data.frame(
English = c("January", "February", "March", ..., "December"),
Chinese = c("一月", "二月", "三月", ..., "十二月")
)
```
2. **清洗原始数据**:
读取你的表格数据,假设名为`df`,并提取需要处理的月份列,比如`Month_column`。
```r
df$Month_column <- as.character(df$Month_column) # 将列转为字符类型
```
3. **使用映射表转换**:
使用`sapply()`或`lapply()`遍历每个英文月份,查找其对应中文,然后替换原始数据中的值。
```r
df$Month_column <- sapply(df$Month_column, function(month) {
month_map$Chinese[month_map$English == month]
})
```
或者更简洁一点,如果表格较小,可以用`replace()`函数:
```r
df$Month_column <- replace(df$Month_column, match(df$Month_column, month_map$English), month_map$Chinese)
```
4. **验证结果**:
确认转换后的数据是否正确,检查一些例子。
```r
head(df$Month_column)
```
记得根据实际情况调整上述代码,特别是映射表的部分,以适应你的实际数据。
Python怎么把excel中一列内容是8位数字的内容改变成日期格式
可以使用Python中的pandas和datetime库来实现将Excel中一列内容为8位数字的内容改变成日期格式。
首先需要读取Excel文件,可以使用pandas库中的read_excel函数来读取文件,并将文件中需要修改的列设置为字符串类型。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'date_column': str})
```
然后,可以使用apply函数和datetime库中的strptime函数来对每个数据进行格式化处理,并构造成datetime类型。具体操作如下:
```python
from datetime import datetime
df['date_column'] = df['date_column'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y%m%d'))
```
将处理完成的数据覆盖原来的列,最后将DataFrame中的数据写回到Excel文件即可。
```python
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 读取Excel文件,将需要处理的列设置为字符串类型
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={'date_column': str})
# 对每个数据进行格式化处理,并构造成datetime类型
df['date_column'] = df['date_column'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y%m%d'))
# 将处理完成的数据覆盖原来的列
# 将DataFrame中的数据写回到Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)
```