私はこの単純化されたデータフレームを持っています:
ID, Date
1 8/24/1995
2 8/1/1899 :00
pandasの力を使用して、余分な:00
があるデータフレーム内の日付を認識し、それを削除するにはどうすればよいですか。
この問題を解決する方法はありますか?
私はこの構文を試しましたが、役に立ちませんでした:
df[df["Date"].str.replace(to_replace="\s:00", value="")]
出力は次のようになります:
ID, Date
1 8/24/1995
2 8/1/1899
サブセット化を行う代わりに、トリミングされた列を元の列に戻す必要があります。また、str.replace
メソッドにto_replace
およびvalue
パラメーターがないようです。代わりにpat
およびrepl
パラメーターがあります。
df["Date"] = df["Date"].str.replace("\s:00", "")
df
# ID Date
#0 1 8/24/1995
#1 2 8/1/1899
これをデータフレーム全体に適用するには、stack
、次にunstack
にします。
df.stack().str.replace(r'\s:00', '').unstack()
def dfreplace(df, *args, **kwargs):
s = pd.Series(df.values.flatten())
s = s.str.replace(*args, **kwargs)
return pd.DataFrame(s.values.reshape(df.shape), df.index, df.columns)
df = pd.DataFrame(['8/24/1995', '8/1/1899 :00'], pd.Index([1, 2], name='ID'), ['Date'])
dfreplace(df, '\s:00', '')
rng = range(5)
df2 = pd.concat([pd.concat([df for _ in rng]) for _ in rng], axis=1)
df2
dfreplace(df2, '\s:00', '')