回答:
to_datetime
関数を使用して、データに一致する形式を指定します。
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
SettingWithCopyWarning
、@のダース・behfans使用をstackoverflow.com/a/42773096/4487805
DataFrameメソッド.apply()
を使用して、Mycol の値を操作できます。
>>> df = pd.DataFrame(['05SEP2014:00:00:00.000'],columns=['Mycol'])
>>> df
Mycol
0 05SEP2014:00:00:00.000
>>> import datetime as dt
>>> df['Mycol'] = df['Mycol'].apply(lambda x:
dt.datetime.strptime(x,'%d%b%Y:%H:%M:%S.%f'))
>>> df
Mycol
0 2014-09-05
raw_data['Mycol'] = pd.to_datetime(raw_data['Mycol'], format='%d%b%Y:%H:%M:%S.%f')
は機能しますが、DataFrameからのスライスのコピーに値が設定されようとしているというPythonの警告が表示されます。.loc[row_indexer,col_indexer] = value
代わりに使用してみてください
これは、いくつかの連鎖インデックスによるものだと思います。
format
引数は必須ではありません。to_datetime
スマートです。データを照合せずに試してください。