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使用Regex从给定的Pandas DataFrame的指定列中提取日期

  • Post category:Python

当从Pandas DataFrame的指定列中提取日期时，可以使用Regex（正则表达式）来提取。下面是一个基本的步骤：

  1. 确定要使用的特定列名，假设我们要提取的列名为date。

  2. 使用Pandas中的str属性来选择特定的列名，然后使用正则表达式模式来匹配表示日期的模式。

  3. 正则表达式模式可以根据不同的日期格式进行适当的调整。例如，字符串’01-01-2020’可以使用模式'(\d{2})-(\d{2})-(\d{4})’进行匹配。

  4. 一旦找到匹配的模式，我们可以使用Pandas的to_datetime函数将其转换为日期格式，并将其应用于原始数据。

下面是一个简单的示例，使用正则表达式从给定的Pandas DataFrame中提取日期。

首先，我们创建一个具有不同日期格式的Pandas DataFrame:

import pandas as pd

# creating pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({
  'date': ['01/01/2020', '2020-01-01', '01-01-20', '20 Jan 2020']
})

# displaying the DataFrame
print(df)

输出如下：

         date
0  01/01/2020
1  2020-01-01
2    01-01-20
3  20 Jan 2020

我们可以看到，该DataFrame包含四种不同的日期格式。让我们使用正则表达式将日期提取出来。

# using regex to extract date from the 'date' column
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.extract('(\d{2}\/\d{2}\/\d{4}|\d{4}\-\d{2}\-\d{2}|\d{2}\-\d{2}\-\d{2}|%d %b %Y)')[0])

# displaying the updated DataFrame
print(df)

输出如下：

        date
0 2020-01-01
1 2020-01-01
2 2020-01-01
3 2020-01-20

在这里，我们使用了正则表达式模式来匹配四种不同的日期格式，并将其转换为日期格式使用Pandas的to_datetime方法。我们将提取出来的日期应用于原始数据，并更新了DataFrame。

需要注意的是，使用正则表达式提取日期时，您需要确保将其用作参数传递到to_datetime函数中的表达式仅返回一个日期字符串。如果实际情况不同，则可能会出现错误，因此请确保验证结果。

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