panda datetime

[BroNKo]

Folgendes Problem, ich habe ein DF mit GDatum in der Form "16.08.2019", habe das mit

Code: Alles auswählen

df['GDatum'] = pd.to_datetime(df.GDatum)

umgewandelt dann aber erst später festgestellt, das es in der Regel funktioniert hat bei manchen Zeilen aber den Monat und Tag vertauscht wurde, aber nicht immer ??

Außerdem wollte ich mal fragen ob jemand weiß ob es möglich ist das der datentyp datetime64 generell nicht im format z.B. 2019-04-12 sondern 12-04-2019 angezeigt wird?? Habe über google nur Lösungen gefunden die z.B. in string umwandeln was ich aber vermeiden möchte.

Danke schonmal für Hilfe. lg

[Sirius3]

Hast Du Dir schon die Dokumentation zu ›pd.to_datetime‹ durchgelesen, da gibt es eine passende Option.

Series-Objekte kennen ein dt.strftime das Datumsformatierung beherrscht. Für die Darstellung muß immer alles in Strings umgewandelt werden.

[__blackjack__]

@BroNKo: Warum willst Du das Datum ”falsch” herum sehen? Jahr-Monat-Tag ist nicht nur ISO-Standard sondern das ist auch *praktisch* weil so die ”höherwertigen” Komponenten vor denen mit niedrigerer Wertigkeit stehen. Wie bei Zahlen auch. Und die lexikografische Ordnung entspricht der numerischen/zeitlichen Ordnung, das heisst man kann das sogar als Textdarstellung sortieren und bekommt die Zeiten in der richtigen Reihenfolge heraus.

[BroNKo]

@blackjack das mag schon sein, für mich ist die Darstellung aber zum lesen verwirrend. Man ist einfach gewohnt Tag-Monat-Jahr zu lesen. Ich muss da immer umdenken wenn das format andersrum ist.
@Sirius3 danke hoffe das ich das verstehe

[__blackjack__]

Also ich bin das nicht gewohnt Tag-Monat-Jahr zu lesen – Jahr-Monat-Tag ist im IT-Bereich üblich, eben weil anders total unpraktisch ist.