python将某列的days转换为数值

时间: 2024-01-03 14:04:34 浏览: 85

python实现将中文日期转换为数字日期

### Python 实现将中文日期转换为数字日期在日常工作中，我们经常遇到各种各样的数据处理问题，其中一种常见的需求是将非标准的日期格式转换为标准的数字日期格式。例如，将“二零二三年四月五日”这样的中文日期转换为“2023-04-05”这种格式。这种转换在处理来自不同系统或用户输入的数据时非常有用。本文将详细介绍如何使用Python来实现这一功能，并提供完整的代码示例。 #### 需求背景假设你正在处理一份表格数据，其中包含了一些中文形式的日期，如“二零二三年四月五日”。由于这些日期是以中文形式给出的，不能直接用于数据分析或与其他日期格式进行比较。因此，需要将这些中文日期转换成数字日期格式（如“2023-04-05”），以便于后续的数据处理。 #### 数据示例示例数据可能如下所示： | 日期 | |------------| | 二零二三年四月五日 | | 二零二三年五月十五日 | #### 技术实现为了实现这个转换功能，我们将使用Python的标准库进行操作。具体步骤如下： 1. **读取数据**：我们需要读取包含中文日期的数据。这里使用Pandas库中的`read_excel`函数从Excel文件中读取数据。 2. **定义转换函数**：创建一个函数来解析中文日期并将其转换为数字日期。 3. **应用转换函数**：利用Pandas的`apply`方法将转换函数应用于每个中文日期记录。 4. **处理特殊格式**：对于某些特殊情况（如“二零二三年十月十日”这种包含“十”的日期），需要额外处理以确保正确转换。 #### 代码实现 ```python import pandas as pd # 定义中文数字到阿拉伯数字的映射 chinese_english = {'零': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '十': 10} def func(x): # 分离年月日 year = x.split("年")[0] month = x.split("年")[1].split("月")[0] day = x.split("年")[1].split("月")[1].split("日")[0] if len(day) >= 3: day = day[0] + day[2] # 将中文数字转换为阿拉伯数字 year = "".join(str(chinese_english[i]) for i in year) month = "".join(str(chinese_english[i]) for i in month) day = "".join(str(chinese_english[i]) for i in day) # 处理特殊情况 if len(month) == 3: month = month[0] + month[2] if len(day) == 3: day = day[0] + day[2] final_date = f"{year}.{month}.{day}" return final_date # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\chinese_english.xlsx") # 显示原始数据 print(df) # 应用转换函数 df["final_date"] = df["日期"].apply(func) # 显示处理后的数据 print(df) ``` #### 补充知识：Python格式化时间含中文报错在处理日期时，有时会遇到格式化含中文的日期时出现编码错误的情况。例如： ```python word = (datetime.today() + timedelta(days=keyDate.get(k, 0))).strftime('%Y年%m月%d日') ``` 这行代码可能会抛出`UnicodeEncodeError`异常。解决方法是使用格式化字符串的方法来避免这个问题： ```python word = (datetime.today() + timedelta(days=keyDate.get(k, 0))).strftime('%Y{y}%m{m}%d{d}').format(y='年', m='月', d='日') ``` 这种方法可以避免非法字节序列的问题，并正确地格式化含中文的日期。 #### 结论通过上述方法，我们可以有效地将中文日期转换为数字日期格式，从而方便进一步的数据处理和分析。这种方法不仅适用于特定场景，而且具有良好的扩展性和灵活性。希望本文能对你处理类似问题时有所帮助。

假设要将名为"days"的列转换为数值，可以使用以下代码： ``` df['days'] = pd.to_numeric(df['days'], errors='coerce') ``` 其中，"df"是数据框的名称。"pd.to_numeric()"函数将"days"列转换为数值类型。"errors='coerce'"参数将无法转换为数值的值设置为NaN。

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