数据清洗将日期列中的斜杆清洗并分为年月日重新存入表中

好的，以下是一个Python代码示例，用于将包含日期信息的表格中的日期列进行清洗，将其中的斜杆清洗并分为年、月、日三列，然后将这三列重新存入表格中：

假设原始数据表格中包含一个名为"date"的日期列，代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据表格
df = pd.read_csv("original_data.csv")

# 清洗日期列
df[['year', 'month', 'day']] = df['date'].str.split('/', expand=True)
df['month'] = df['month'].apply(lambda x: '0' + x if len(x) == 1 else x)
df['day'] = df['day'].apply(lambda x: '0' + x if len(x) == 1 else x)

# 将清洗后的日期列重新存入表格
df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)

以上代码将原始数据表格中的日期列进行了清洗，并将清洗后的年、月、日三列存入了一个新的表格中，文件名为"cleaned_data.csv"。在实际使用时，需要根据具体情况进行调整。

相关问题

数据清洗日期2018/3/4中的斜杆并分为年月日输出

好的，以下是一个Python代码示例，用于将日期格式从"2018/3/4"规范化为"年-月-日"的格式，并将年、月、日分别输出：

date_str = "2018/3/4"
year, month, day = date_str.split('/')
month = '0' + month if len(month) == 1 else month
day = '0' + day if len(day) == 1 else day
date_str = f"{year}-{month}-{day}"
print(date_str)
print(f"年份为：{year}，月份为：{month}，日期为：{day}")

输出结果为：

2018-03-04
年份为：2018，月份为：03，日期为：04

注：以上代码仅供参考，具体实现方法会因编程语言和具体情况而有所不同。

数据清洗日期2012/3/4中的斜杆给出代码

好的，下面是一个Python代码示例，用于将日期格式从"2012/3/4"规范化为"2012-03-04"的格式，并将斜杠替换为短横线：

import re

date_str = "2012/3/4"
date_str = re.sub(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)', r'\1-\2-\3', date_str)
print(date_str)

输出结果为：

2012-3-4

如果要保证月份和日期都是两位数（即"2012-03-04"格式），可以将正则表达式修改为：

date_str = re.sub(r'(\d+)/(\d+)/(\d+)', r'\1-0\2-0\3', date_str)

这样输出结果为：

2012-03-04

注：以上代码仅供参考，具体实现方法会因编程语言和具体情况而有所不同。